naivebayes

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    在java中使用樸素貝葉斯（weka）的簡單文本分類

    我嘗試在我的java代碼中做文本分類樸素貝葉斯weka libarary，但我認爲分類的結果是不正確的，我不知道是什麼問題。我使用arff文件輸入。 這是我的訓練數據： @relation hamspam @attribute text string @attribute class {spam,ham} @data 'good',ham 'good',ham 'very good
    java weka text-classification naivebayes arff 2017-01-30

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    NLP＆ML文本提取

    我有一些用戶聊天數據，並在不同的類別分類，問題是有很多算法生成的類別，請參見下面的例子： Message | Category I want to play cricket | Play cricket I wish to watch cricket | Watch cricket I want to play cricket outside | Play cricket outside
    machine-learning nlp regression svm naivebayes 2017-02-03

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    R中的NaiveBayes無法預測

    我正在嘗試使用NaiveBayes與使用e1071軟件包的Iris DataSet進行一些分類，事實證明，我無法在Rpart中進行預測。如何解決這個問題，我可以建立一個基於p4的混淆矩陣，我試圖預測。 > table(iris$Species) setosa versicolor virginica 50 50 50 > head(iris) Sepal
    r classification naivebayes 2017-02-07

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    與樸素貝葉斯分類器打開（）聲明需要長

    我有一個csv文件3483行和460K字符和65K字，我試圖用這個語料庫來訓練一個NaiveBayes分類器Scikit學習。 問題是，當我在下面使用這個語句，需要太長時間（1小時，並沒有完成）。 from textblob import TextBlob from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier import csv wi
    python machine-learning scikit-learn text-classification naivebayes 2017-02-12

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    ValueError：發現具有不一致樣本數的輸入變量：[1，14048]

    我試圖運行MultinomiaL Naive bayes並收到以下錯誤。給出樣本訓練數據。測試數據完全相似。 def main(): text_train, targets_train = read_data('train') text_test, targets_test = read_data('test') classifier1 = MultinomialNB
    machine-learning scikit-learn naivebayes multinomial 2017-02-13

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    調整樸素貝葉斯分類器在R用插入符號

    我訓練一個模型與下面的代碼，但是，我找不到我怎麼能改變調諧網格，因爲FL和調整持續在特定的值（我的數據集是分類） Activity_nb <- train(Actx, Acty,data = Dact, method = "nb", trControl = myc1,metric = "Accuracy",importance = TRUE) Naive Bayes 2694 samples
    r r-caret naivebayes 2017-02-15

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    樣品Accord.NET樸素貝葉斯

    我在accord.net是新的，我想一步從這個page下面的代碼適用走進Visual Studio C# 部分的代碼的簡單應用「標準分類問題」已被應用沒有問題，但是當我嘗試運行時應用段「樸素貝葉斯」的代碼我得到了一個異常與該說明 unhandled exception of type System.AggregateException occurred in mscorlib.dll 沒有進一步d
    c# .net machine-learning naivebayes accord.net 2017-02-17

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    [R naiveBayes分類預測「下標越界」

    我是新來的R，並正嘗試解決爲什麼我的預測是出界。這個問題應該是一個簡單的解決方法，因爲這更像是一個介紹。 設置我的分類與列車數據 sms_classifier <- naiveBayes(sms_train, sms_train_labels) 但是當我嘗試做預測funtion sms_test_pred <- predict(sms_classifier, sms_test) 錯誤給出
    r naivebayes subscript 2017-02-20

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    Spark + Scala：NaiveBayes.train - 異常是java.util.NoSuchElementException：空迭代器上的下一個

    我試圖用Spark MLlib使用tweets進行情感分析。在預處理數據並將其轉換爲適當的格式之後，我調用NaiveBayes的訓練方法來獲取模型，但它失敗並出現異常。這裏是堆棧跟蹤： java.util.NoSuchElementException: next on empty iterator at scala.collection.Iterator$$anon$2.next(Ite
    scala apache-spark apache-spark-mllib sentiment-analysis naivebayes 2017-02-21

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    如何找出準確度？

    我想知道是否有一個函數在sklearn中對應於準確性（實際數據和預測數據之間的差異）以及如何打印出來？ from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB naive_classifier= GaussianNB() y =naive_clas
    scikit-learn naivebayes 2017-02-26
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