naivebayes

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제 과제물로 다음을 수행하는 기계 학습 프로그램을 만들어야합니다 : 입력으로 프로그램은 프로젝트 (주로 교량 및 수문)를위한 건물 계획 (PDF로 작성)을 가져옵니다. 기계 학습 프로그램은 해당 PDF의 모든 문장을 샘플로 취하고 (해당 문장의 단어는 기능 임), 다음 카테고리 중 하나에서 모든 샘플/문장을 분류해야합니다. 하드웨어 관련 및 소프트웨어 관련

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Python의 Naive Bayes 분류

저는 파이썬에 대해 아주 새로운 지식을 가지고 있습니다. 나는 import csv import nltk f = open('C:/Users/Documents/Data/exp.csv') csv_f = csv.reader(f) dataset = [] for row in csv_f: dataset.append(row) print (dat

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오류 : chol : 입력 행렬이 양수이어야합니다.

어떻게이 오류를 해결할 수 있습니까? mvnpdf.m % y = mvnpdf(x,mu,Sigma) % Compute multivariate normal pdf for x given mean mu and covariance matrix % sigma. The dimension of x is d x p, mu is 1 x p and sigma is p x

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naplace bayes 분류자를위한 Bernoulli 모델을위한 Laplace Smoothing

문서를 클래스로 분류하기위한 naive bayes 분류기를 구현해야합니다. 그러므로, 클래스에 속한 용어에 대한 조건부 확률을 laplace smoothing과 함께하면, 다음과 같이 나타낼 수 있습니다 : prob (t | c) = Num (클래스 c의 워드 프로세서에있는 워드 수 +1) Num 클래스 c) + | V | 그 bernoulli 모델은 1

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spark ml 2.0 - Naive Bayes - 각 클래스의 임계 값을 결정하는 방법

문서 분류 및 알고리즘 최적화를 위해 임계 값 매개 변수를 이해하기 위해 NB를 사용하고 있습니다. 스파크 ML 2.0 thresholds 문서는 말한다 : Param for Thresholds in multi-class classification to adjust the probability of predicting each class. Array mus

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팩터 레벨 및 제로 분산

klaR 패키지로 Naive Bayes를 실행할 때이 오류가 발생합니다. 복제하기 위해 데이터를 공유하고 싶지만 그렇게하는 것에 대한 제약이 있으며, 계속 진행되고있는 상황에 대해 확신 할 수 없기 때문에 스스로를 다시 만드는 데이터 집합을 만들 수 없습니다. 나는 이것을 읽는 누군가가 전에이 오류를 만나고 극복했기를 바라고있다. Error in if (a

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어떻게 오류율을 병합 또는 결합합니까?

9 개의 연속 데이터 열과 4 개의 범주 데이터가 포함 된 데이터 집합이 있다고 가정 해 보겠습니다. Matlab에서는 열을 두 그룹으로 나누어 개별적으로 교육/테스트 (순진한 베이)를 수행하고 연속 열의 오류율이 0.45이고 범주 형 열의 오류가 0.33임을 확인합니다. 내 질문은 - 어떻게 결합 오류를 결정합니까? 편집 - 간단한 의사 개요 추가 : f

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Weika, 2 개의 범주 형 및 10 개의 숫자 속성에 대해 사용합니다.

나는 소리 매개 변수가있는 열 10 개와이 순간에 두 개의 악기가 기록 된 열 2 개가 있습니다. 필자는 사운드 매개 변수가 10 열인 데이터가 있고 어떤 단일 악기가 사용되었는지 예측해야합니다. 데이터 사전 처리 등을 알고 있지만 올바른 분류를 선택했는지 다시 한 번 확인하고 싶습니다. 내가 제공 한 예를 들어, Naive Bayes 또는 Linear R

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scikit-learn : 맞춤 라벨을 사용하여 텍스트 분류

텍스트를 분류하기 위해 pos 및 neg이라는 큰 학습 세트가 있습니다. TextBlob (this tutorial에 따라)을 사용하여 텍스트를 분류했습니다. 잘 작동하지만 대규모 교육 세트 (예 : 8k 단어)의 경우 매우 느릴 수 있습니다. 나는 이것을 scikit-learn와 함께 시도하려고하지만 어디서부터 시작해야할지 모르겠다. 위의 튜토리얼은 sc

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SGD를 다국적 Naive Bayes와 함께 사용할 수 있습니까?

SGD를 사용하여 MNB 모델을 교육 할 수있는 방법이 있는지 이해하고 싶습니다. 내 응용 프로그램은 텍스트 분류입니다. sklearn에서 사용할 수있는 MNB가 없음을 알았습니다. 기본적으로 SVM이지만 NB는 선형 모델입니다. 그렇지 않습니까? (라플라스 스무딩와) 나의 가능성 매개 변수가 나는 SGD 내 매개 변수를 업데이트하고 비용 함수를 최소화 할