naivebayes

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如果我们从有向图G中删除一条边（新图G'）会发生什么？例如，分解G的概率分布P是否也将G'分解？如果G和G'是无向图，会发生什么？任何帮助将不胜感激！

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我遇到了培训我的朴素贝叶斯分类器的问题。我有一个功能集和目标，我想要使用但我不断收到错误。我看过其他有类似问题的人，但我似乎无法弄清楚这个问题。我确定有一个简单的解决方案，但我还没有找到它。下面是我试图用来训练分类器的数据结构示例。 In [1] >> train[0] Out[1] ({ u'profici': [False], u'saver': [False],

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NLTK朴素贝叶斯分类器培训问题

我试图训练分类器的推文。然而，问题在于它说分类器具有100％的准确性，并且最丰富的特征列表不显示任何内容。有谁知道我做错了什么？我相信我对分类器的所有输入都是正确的，所以我不知道它出错的地方。这是我使用的数据集： http://thinknook.com/wp-content/uploads/2012/09/Sentiment-Analysis-Dataset.zip 这是我的代码： impor

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朴素贝叶斯分类器提取摘要

我想训练一个朴素贝叶斯分类器，我遇到了数据问题。我打算将其用于抽取文字摘要。 Example_Input: It was a sunny day. The weather was nice and the birds were singing. Example_Output: The weather was nice and the birds were singing. 我有一个数据集，我

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我们如何使用带多项式朴素贝叶斯的TFIDF向量？

假设我们已经使用TFIDF变换将文档编码为连续值特征。我们现在如何将它用作朴素贝叶斯分类器的输入？伯努利朴素贝叶斯出来了，因为我们的特点是不是二进制了。好像我们不能使用Multinomial naive-bayes，因为这些值是连续的而不是绝对的。作为替代方案，是否适合使用高斯朴素贝叶斯呢？ TFIDF向量可能在高斯分布假设下保持良好？的SCI-Kit了解用于MultionomialNB

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平均数空切片和自由度的<= 0

下面这个代码是假设运行一个完整的高斯covaraince（http://courses.ee.sun.ac.za/Pattern_Recognition_813/lectures/lecture03/node2.html）贝叶斯分类器，但我得到两个错误，当我运行的代码。它们是： RuntimeWarning: Mean of empty slice. warnings.warn("Mea

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R NaiveBayes问题与数字变量

即使NaiveBayes（）帮助说数字可以在第一个参数'x'中传递，我无法成功地运行它。没有数字变量（转售）它工作正常。下面是脚本： library(readr) library(klaR) ### load dataset Dataset <- read_csv("D:/sampledata.csv") ### converting 'model' and

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R中“mmetric”函数所需的软件包

我正在尝试使用R中的股票数据集进行朴素贝叶斯分类。现在为了显示最终结果，我看到函数mmetric将测试数据和预测模型作为参数。但是，虽然我试图相同我面临的错误找不到功能“mmetric”。我已经安装了rminer并列出了引用作为引用包的软件包。但我仍然无法解决它。任何建议来解决错误？

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R中的朴素贝叶斯分类 - 从头开始

我编写了一些代码，使用iris数据集手工制作朴素贝叶斯分类器。我做了以下：将数据分成3类计算均值和方差为每一类使用dnorm 乘以现有每个类计算概率对于每个结果我都会得到低概率。我想知道后函数的部分是否正确？这里是我的代码： set.seed(1) #reproducibility training_rows <- sort(c(sample(1:50, 40), sample(51:1

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R的朴素贝叶斯算法的输出说明

我是R中的统计和数据分析的新手今天我在R中尝试朴素贝叶斯算法我面临的问题是我无法理解预测。该代码后面是这样的： install.packages('ElemStatLearn') library('ElemStatLearn') library("klaR") library("caret") sub = sample(nrow(spam), floor(nrow(spam) * 0.9))