bayesian

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我已經實現了一個簡單的貝葉斯分類器，但是在非平凡的數據量上使用它時遇到了一些溢出問題。爲了保持數字較小但仍然精確，我試圖採取的一種策略是不斷減少分子和分母，併爲方程中的每個部分使用最大公約數。然而，只有當它們有一個公約數時... 請注意，問題是雙向的，當我保持分母和分子獨立於大多數計算時，我努力處理整數溢出，當我最多即時計算，使用雙重算術，我遇到了真正小的雙重值所具有的各種問題/限制（如IEEE

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在我的web應用中使用mahout的分類器

我開發了一個使用apache mahout的貝葉斯分類器。現在我想將它與我的基於Java的Web應用程序相集成，這是一個訓練模型，Web應用程序應該能夠預測和分類給定的文本。這是一個基於JSP的網絡應用程序。我應該怎麼辦？是否有任何博客/網站給出了一步一步教程相同。

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與樸素貝葉斯分類器

在線學習我試圖預測進入網絡封包的到達間隔時間。餘測量網絡分組的到達間時間和在二進制特徵的形式表示這個數據：XI = 0,1,1,1,0，...，其中XI = 0，如果到達間時間小於盈虧平衡時間，否則爲1。該數據必須被映射到兩個可能的類C = {0,1}，其中C = 0表示短到達間隔時間和1表示長到達間隔時間。因爲我想在一個在線功能中實現分類器，只要我觀察到功能向量xi = 0,1,1,0 ...，

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將文本分類爲類別

我正在處理文本分類問題，我試圖將類別中的一組詞彙分類，是有很多可用於分類的庫，所以如果您建議使用它們，請不要回答。讓我解釋一下我想要實現的。（採取例如）詞列表：的java 編程分類的語言 C-尖銳列表。的Java 升c 在這裏我們將訓練集，：的java映射到類別1. Java的編程映射到1類。 java 編程映射到類別2.c-sharp 名語言映射到類別1.java 語言映射到

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如何使用多因子加權排序提供最相關的結果

我需要對「2+相關性」排序的2+因子進行加權排序。但是，這些因素並不是完全孤立的，因爲我想要一個或多個因素來影響其他人的「緊迫性」（權重）。例如：貢獻內容（文章）可以上/下調，因此有評級;他們有一個發佈日期，他們也用類別標記。用戶編寫文章並且可以投票，並且可能有或沒有某種排名（專家等）。可能類似於StackOverflow，對吧？我想與由標籤分組文章列表中的用戶提供而是由「相關性」，其中相關基

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多項式樸素貝葉斯分類器

我一直在CRAN上尋找一個多項式樸素貝葉斯分類器，到目前爲止，我能想出的是包e1071中的二項式實現。有人知道一個包含多項Bayes分類器的軟件包嗎？

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bayes net開源

任何人都可以推薦一個很好的開源或免費bayes網絡軟件程序嗎？我一直在使用baysealab類，但我的帳戶將過期，我想繼續建設和使用bns。

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使用樸素貝葉斯文本分類

我正在使用樸素貝葉斯文本分類機器學習問題。我將每個單詞都作爲一個特徵。我已經能夠實現它，並且我獲得了很好的準確性。我可以使用元組的詞作爲功能嗎？例如，如果有兩個類，政治和體育。稱爲政府的這個詞可能出現在他們兩個中。然而，在政治上，我可以有一個元組（政府，民主），而在班級體育中，我可以有一個元組（政府，運動員）。因此，如果一篇新的文章出現在政治中，那麼元組（政府，民主）的可能性比元組（政府，運動

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用Java編寫的開源NaïveBayes分類器

我正在尋找用Java編寫的開源NaïveBayes分類器庫。將不勝感激任何幫助找到一個。樸素貝葉斯分類器與貝葉斯網絡相同嗎？

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Apache Mahout中的加權樸素貝葉斯分類器

我使用樸素貝葉斯分類器進行客戶支持的情感分析。但不幸的是，我在客戶支持領域沒有大量的註釋數據集。但是我在同一個域中有少量的註釋數據（大約100個正數和100個負數）。我也有亞馬遜產品評論數據集。是否有反正我可以使用mahout實現加權樸素貝葉斯分類器，這樣我就可以給予亞馬遜產品評論數據的一小部分客戶支持數據和小重量更多的權重。對上述加權數據集的訓練將大大提高我猜測的準確性。請幫助我一樣。