我想使用Scikit-learn的半監督樸素貝葉斯（Bernoulli）的實現。根據this link in github，一年前還有一些工作和討論（SemisupervisedNB級）。另一方面，似乎有another different implementation (function fit_semi?) which seems it was polished by another user
我無法得到下面的WinBUGS代碼工作。它適用於普通的先驗，但不適用於統一的先驗。單擊compile後出現的錯誤消息是array index is greater than array upper bound for age。那是什麼意思？請任何人請幫助我處理下面的代碼？ model
{
for (i in 1:n) {
# Linear regression on logit
logit
由於我是新來WinBUGS軟件，我需要進行的R.貝葉斯分析，要做到這一點，我需要在WinBUGS軟件代碼轉換以下爲R代碼： model{
# model’s likelihood
for (i in 1:n){
time[i] ~ dnorm(mu[i], tau) # stochastic componenent
# link and linear predictor
mu[i] <-
好吧我只是重寫我的代碼。現在的問題是，當我編譯它，我得到一個錯誤「節點a的多重定義」。有誰知道我的代碼有什麼問題。我爲模型創建了變量a，b和c，但沒有多少常量。 model{
for(i in 1:n){
a <- (k[1] + step(s1[i]-.9)*k[2] + step(s1[i]*.5-.9)*k[3])
b <- (r[1] + s
下面是我寫的一些代碼，用於計算使用樸素貝葉斯分類器相對於某些觀察特徵的標籤概率。這是爲了計算沒有平滑的樸素貝葉斯公式，並且打算計算實際的概率，所以請使用通常省略的分母。我遇到的問題是，對於示例（下面），「好」標籤的概率大於1.（1.30612245）任何人都可以幫助我理解這是什麼意思？這是天真假設的副產品嗎？ package NaiveBayes;
use Moose;
has class