maxent

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나는 잠시 동안 가지고 있었던 문제로 나를 도울 수 있기를 바랍니다. MaxEnt에 바이어스 파일을 만들어야하는데,이 튜토리얼은 https://scottrinnan.wordpress.com/2015/08/31/how-to-construct-a-bias-file-with-r-for-use-in-maxent-modeling/이며이 파일을 내 자신의 상황으로 바

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maxent 분류를

훈련하는 방법 : 나는 트윗을 분류 maxent 분류기를 사용하려는 [프로젝트 스택 자바, Opennlp, Elasticsearch (데이터 저장소)를 twitter4j는 트위터에서 데이터를 읽기]. 초기 단계는 모델을 훈련하는 것임을 이해합니다. 문서에서 나는 모델을 훈련시키는 GISTrainer 기반의 열차 방법을 발견했습니다. OpenNlp의 최대 분

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OpenNLP MaxEnt - ContextGenerator 및 EventStream

OpenNLP MaxEnt를 사용하여 내 자신의 모델을 작성하고 싶습니다. ContextGenerator 및 EventStream 인터페이스 (문서에 언급 된대로)를 구현하고 싶습니다. OpenNLP Chuncker, Postagger 및 NameFinder에 대한 이러한 구현을 살펴 보았지만 모든 구현에서는 'Pair'가 사용되지 않으며 해당 Contex

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ROCR 패키지가있는 R에서 예측 형식이 잘못되었습니다.

R에서 ROCR 패키지를 사용합니다. "예측 (예측, 레이블) : 예측 형식이 잘못되었습니다." 해결 방법을 알려주십시오. install.packages("ROCR", dependencies=TRUE) install.packages("vcd", dependencies=TRUE) library(ROCR) library(vcd) library(boot)

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Stanford Classifier ColumnDataClassifier

사용자 지정 명명 된 엔터티 인식을 수행하기 위해 스탠포드 분류 자에서 제공하는 최대 엔트로피 알고리즘을 사용하고 있습니다. 출력 파일은 5 열을 제공한다 -> 워드 \의 t 지상 진실 \의 t 라벨 \ T는 P (clAnswer) \ T는 P (goldAnswer))이다 P (clAnswer) 및 P 차이점 (goldAnswer)이 계산 방법은 무엇입니까

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OpenNLP의 모델 생성 프로세스 속도를 높이는 방법

구조화되지 않은 데이터를 구문 분석하기 위해 OpenNLP 토큰 이름 찾기를 사용하고 있습니다. 4MM 레코드의 코퍼스 (교육 세트)를 만들었지 만,이 코퍼스에서 모델을 생성하면서 Eclipse의 OpenNLP API는 프로세스가 3 시간이 걸리므로 시간이 많이 걸립니다. 모델은 반복 100과 컷오프 5 인 기본 매개 변수를 기반으로합니다. 제 질문은이 프

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"합의"

우리는 세 가지 수업을 상상해 P(d, A) = 0.50 P(d, B) = 0.25 P(d, C) = 0.25 P(d, A) = 0.50 P(d, B) = 0.49 P(d, C) = 0.01 이 두 가지의 차이를 득점 할 수있는 방법이 있나요 : 나는 그 확률이 세트에서, 방법으로, 매우 다른 느낌?

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환경 래스터 레이어를 업로드 및 스태킹하는 데 문제가 있습니다. R

SDM을 위해 여러 래스터 환경 래스터 레이어를 R에 업로드하려고합니다. 그것들은 모두 같은 범위, 픽셀 크기 등이며 대부분의 레이어는 잘 업로드되지만 BIOCLIM 레이어는 업로드되지 않습니다. 나는 각 레이어를 그릴 수 있었고 그것을 잘 보았다,하지만 난 그들을 함께 스택 때이 오류가 발생합니다 : .makeRasterList (RLIST)에서 : 무시

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결정 트리 nltk

다른 학습 방법 (Decision Tree, NaiveBayes, Maxent)을 사용하고 있습니다. 상대적인 성능을 비교하여 가장 좋은 방법을 알고 있습니까? 정확도를 얻기 위해 의사 결정 트리를 구현하는 방법은 무엇입니까? import string from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from skle

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자바에서 훈련 된 스탠포드 분류기 저장 및로드

1 백만 개의 레이블이 지정된 문장의 데이터 세트가 있으며 최대 엔트로피를 통해 정서를 찾는 데 사용합니다. 각 전체 데이터 세트가 읽고있는 트윗에 대한 public class MaximumEntropy { static ColumnDataClassifier cdc; public static float calMaxEntropySentiment(Stri