我用樸素貝葉斯與Apache星火MLlib文本分類如下教程：http://avulanov.blogspot.com/2014/08/text-classification-with-apache-spark.html /* instantiate Spark context (not needed for running inside Spark shell */
val sc = new S
我正在使用TextBlob for python對推文進行一些情感分析。 TextBlob中的默認分析器是PatternAnalyzer，它運行良好，速度相當快。 sent = TextBlob(tweet.decode('utf-8')).sentiment
我現在已經嘗試切換到NaiveBayesAnalyzer，發現運行時是不切實際的我的需要。 （接近每鳴叫5秒。） sent = Tex
我是機器學習的新手，我目前正試圖在Python 3.4中應用樸素貝葉斯分類器來實現ROC曲線。分類的實際代碼給出有： from __future__ import division
from collections import defaultdict
from math import log
def train(samples):
classes, freq = default
我正在實現此代碼，這給了我輸出的電流，但我想保存這四行「數據集」在一個文件中，然後使用它。我這樣做？我如何使用我自己的文件而不是手動輸入數據集？ from naiveBayesClassifier import tokenizer
from naiveBayesClassifier.trainer import Trainer
from naiveBayesClassifier.class