bayesian

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想要分析事件流，分享某些特徵（一個共同的來源），並在給定的時間窗口內，最終將這些多個事件關聯起來，並從相同的事件中進行推理，最後發起一些行動。我對複雜事件處理（CEP）的有限知識告訴我，它是這類事情的理想人選。然而，在我迄今爲止的研究中，我發現人們將其與規則引擎和貝葉斯分類器進行了比較，有時也使用這些組合。想知道是否有 - 一些最佳實踐（通過性能數據理想支持，與自然/事件類型的說明）應遵循的，

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經典AI，本體，機器學習，貝葉斯

我開始學習機器學習和應用於計算機視覺和情感計算的貝葉斯推理。如果我的理解對不對，有古典IA，本體，語義網絡研究人員和機器學習和貝葉斯傢伙我想之間的大討論它通常被稱爲因爲強大的人工智能與弱的人工智能也與功能心理學（大腦爲黑匣子集合）和認知心理學（心理理論，鏡像神經元）等哲學問題有關，但這不是像這樣的編程論壇的要點。我想了解兩種觀點之間的差異。理想情況下，答案將參考例子和學術論文，其中一種方

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Orange vs NLTK用於Python中的內容分類

我們需要一個內容分類模塊。貝葉斯分類器似乎是我正在尋找的。我們應該去Orange還是NLTK？

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拉普拉斯平滑到Biopython

我想爲我的生物信息學項目添加拉普拉斯平滑支持Biopython的樸素貝葉斯代碼1。我已經閱讀了許多關於樸素貝葉斯算法和拉普拉斯平滑的文檔，我想我已經有了基本的想法，但我不能將它與該代碼集成（實際上我看不到哪個部分會添加1 -laplacian數字）。我不熟悉Python，我是一個新手編碼器。如果熟悉Biopython的人可以給我一些建議，我很感激。

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想知道貝葉斯分類器是否正確？

我想知道貝葉斯分類器是否適用於其中相關短語「服務冷」（例如）在關聯某些東西（啤酒，蘇打水）時是「好」但與其他東西相關時是「壞」的應用牛排，披薩，漢堡）？我想知道的是，如果訓練貝葉斯分類器（「啤酒冷」和「蘇打冷」是「好」），取消訓練「牛排服冷」和「漢堡冷服」是「不好的」「）。或者，貝葉斯（正確）可以訓練「服冷」可能是「好」還是「壞」，取決於它與什麼相關？我在這裏和其他地方發現了許多有關貝葉斯

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貝葉斯分類器分數代表什麼？

我正在使用ruby classifier gem，它的分類方法返回給定字符串的分數，這個字符串是根據訓練好的模型分類的。得分是一個百分比嗎？如果是這樣，最大差異是100點？

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請幫忙破譯這口齒不清提取

(let ((g (* 2 (or (gethash word good) 0))) (b (or (gethash word bad) 0))) (unless (< (+ g b) 5) (max .01 (min .99 (float (/ (min 1 (/ b nbad)) (+ (min 1 (/ g ngood))

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尋找在C＃開源樸素貝葉斯分類器對Twitter的情緒分析項目

我已經在這裏找到一個類似的項目：Sentiment analysis for Twitter in Python。但是，我正在C＃和需要使用樸素貝葉斯分類器是相同的語言開源。除非有人能夠闡明我如何利用python Bayesian分類器來實現相同的目標。有任何想法嗎？

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Python橙色分佈式計算

我目前正在使用Python包Orange對大型數據集運行一些分類測試。我主要使用樸素貝葉斯方法，並且我從其他應用程序知道可以將其分發到多個節點進行計算。不幸的是，橙色似乎沒有能力使用多臺計算機或核心。有沒有人在集羣環境中使用過橙色？或在多核心電腦上？任何建議將是有益的.. 問候