bayesian

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這是從stats.stackexchange轉發，我沒有得到滿意的答覆。我有兩個數據集，第一個在學校，第二個列出每個學校誰在標準化測試（強調故意）失敗的學生。假數據集可以通過（感謝Tharen）產生： #random school data for 30 schools schools.num = 30 schools.data = data.frame(school_id=seq(1,sch

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OpenBUGS：伯努利分佈中的缺失值

我試圖用OpenBUGS通過R（R2OpenBUGS）將觀察「時間」建模爲隨機變量。如果所有的觀測時間都可用（沒有NA），一切都可以正常工作，但如果我將其中一個時間設置爲NA，則什麼都不會發生。我用WinBUGS測試了相同的代碼，並得到陷阱錯誤'NIL dereference（read）'。所以我的問題是，在我的代碼中是否存在真正的錯誤，或者我的模型對於BUGS太奇怪了？我的模式是這樣的： mo

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Weka樸素貝葉斯輸出中的「預測」列是如何計算的？

我沒有使用10倍交叉驗證樸素貝葉斯分類，上看起來像這樣的測試數據，獲得表預測： === Predictions on test data === inst# actual predicted error prediction (name) 1 3:no_chang 3:no_chang 0.943 (region_1) 2 1:active_K 1:act

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集成學習，多分類系統

我試圖使用MCS（多分類系統）做一些更好的工作，有限的數據即變得更加準確。我現在正在使用K-means聚類，但可能選擇使用FCM（模糊C均值），數據聚集成組（聚類），數據可能代表任何東西，例如顏色。我首先將數據在預處理和規範化之後進行聚類，然後得到一些間隔很多的不同簇。然後，我繼續使用這些聚類作爲貝葉斯分類器的數據，每個聚類代表一種不同的顏色，並且訓練貝葉斯分類器，然後將來自聚類的數據通過單獨的

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使用Python的樸素貝葉斯分類器

我使用scikit-learn來查找文檔的Tf-idf權重，然後使用樸素貝葉斯分類器對文本進行分類。但文件中所有單詞的Tf-idf權重除少數外均爲負數。但據我所知，負值意味着不重要的條款。那麼是否有必要將整個Tf-idf值傳遞給貝葉斯分類器？如果我們只需要通過其中幾個，我們該怎麼做？與linearSVC相比，貝葉斯分類器有多好還是壞？有沒有更好的方式來找到除了使用Tf-idf以外的文本中的標籤？

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貝葉斯分類器的訓練數據大小

我正在使用apache mahout在客戶支持域中執行情感分析。由於我無法獲得適當的訓練數據集，因此我創建了自己的訓練數據集。現在我有100封支持正面信息的郵件和100封負面郵件。但問題是，我無法達到準確性。它停留在55％左右，這是可悲的。大約70％左右的精確度將令人滿意。另外請注意，我使用的是apache mahout的免費樸素貝葉斯分類器。剛纔提到的問題是，減小數據集大小是否會降低準確度？

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Nltk樸素貝葉斯分類記憶問題

我的第一篇文章在這裏！我有使用nltk NaiveBayesClassifier的問題。我有一套7000件的訓練。每個培訓項目都有2或3個世界和代碼的描述。我想使用代碼作爲類的標籤和描述的每個世界作爲特徵。一個例子：「我的名字是奧巴馬」，001 ... 訓練集= {[功能[ '我的'] = TRUE，功能[ '名'] = TRUE，功能[」是'] =真，功能[奧巴馬] =真]，001} 不幸

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Matlab樸素貝葉斯

你好我使用的KDD 1999數據集，我正在尋找應用樸素貝葉斯在它的matlab。我想知道的是KDD數據集數據的494021x42陣列，如果你注意到了樸素貝葉斯代碼「培訓」和「target_class」下面： training = [1;0;-1;-2;4;0]; % this is the sample data. target_class = ['posi';'zero';'negi';'ne

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R中的簡單MCMC貝葉斯推理

我在R中尋找一個簡單的MCMC貝葉斯網絡推理函數/包。基本上，我只是想要一個函數接受包含我的樣本的矩陣x我的變量（+可選參數， in和迭代計數）並返回推斷網絡的鄰接矩陣。我一直在使用Matlab工具包「BayesNet」，它提供了一個簡單的「learn_struct_mcmc」函數，它提供了我正在尋找的大部分內容。我正在尋找一個相當於R. 我一直在尋找http://cran.r-project.

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MATLAB - 分類輸出

我的程序使用來自用戶的一定數量的簇的K均值聚類。對於這個k = 4，但我想通過matlabs樸素貝葉斯分類器運行聚類信息。有沒有辦法將簇分割並將它們饋入matlab中不同的樸素分類器？樸素貝葉斯： class = classify(test,training, target_class, 'diaglinear'); K均值： %% generate sample data K = 4;