确定句子是英语的概率的相对简单方法是什么?
我有许多代表不同语言的句子的字符串(字符集合)，说: 你好，我叫乔治. Das brot ist肠道. ...等等 我想给它们中的每一个分配分数(从0 .. 1开始)，以表明它们是英语句子的可能性.是否有可以从中执行此操作的算法(或Python库)? 注意:我不在乎英语句子的语法是否完美. 解决方案 贝叶斯分类器会是完成此任务的好选择: >>> from
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具有5星级评分的图像的竞赛结果排名
我举办了一个日历摄影比赛，该比赛使用了5星级评分系统，该系统会根据图像的平均评分对图像进行排名.但是，我想将一张照片获得的总票数考虑在内，以获得更准确的排名.例如，我不希望获得具有1个5星投票(平均评级:5)的图像的排名高于具有10个5星投票和1个4星投票(平均评级:4.9)的图像. 我知道这个话题以前曾提出过，但是我似乎找不到适用于我的特定情况的简单答案.埃文·米勒(Evan Miller
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OpenBUGS:伯努利分布中的价值缺失
我正在尝试通过R(R2OpenBUGS)使用OpenBUGS将观察值“时间"建模为随机变量.如果所有观察时间都可用(没有NA)，那么一切正常，但是如果我将其中一个设置为NA，则什么也不会发生.我使用WinBUGS测试了相同的代码，但出现陷阱错误"NIL取消引用(读取)".所以我的问题是我的代码中确实存在某些错误，还是我的模型对于BUGS来说太怪异了? 我的模型是这样的: model{
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聚类和贝叶斯分类器Matlab
因此，我下一步要做的是走十字路口，我着手学习一些机器学习算法并将其应用于复杂的数据集，而现在我已经做到了.我的计划从一开始就是将两个可能的分类器组合在一起，以尝试创建一个多分类系统. 但是这里就是我被困住的地方.我选择了聚类算法(模糊C均值)(在学习了一些样本K均值资料之后)和朴素贝叶斯作为MCS(多分类器系统)的两个候选对象. 我可以单独使用这两种方法对数据进行分类，但是我正在努力以
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如何绘制具有1000个数据的2个随机变量的联合分布
这是我编写的用于生成两个随机变量的概率分布的代码.现在我想绘制JPD. clear all; clc; x1 = randn(1000,1); x2 = 10*randn(1000,1); [count_1, b] = hist(x1, 25); %25 bins pd1 = count_1 / length(x1) / (b(2) - b(1)); % probability
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如何从其组件对数项中计算对数(项之和)
(1)问题的简单版本: 如何在给定log(P1)，log(P2)，...，log(Pn)的情况下计算log(P1 + P2 + ... + Pn)，而无需花费任何条件来获得原始Pi .我不想获得原始的Pi，因为它们太小了，并且可能导致数字计算机下溢. (2)问题的长版本: 我正在使用贝叶斯定理来计算条件概率P(Y | E). P(Y|E) = P(E|Y)*P(Y) / P
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使用朴素贝叶斯分类器对推文进行分类:一些问题
除其他资源外，在Stackoverflow上的各种文章中，我正在尝试实现自己的PHP分类器，以将推文分类为肯定，中性和否定类.在编码之前，我需要进行处理.我的思路和示例如下: p(class) * p(words|class) Bayes theorem: p(class|words) = ---------------
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贝叶斯学习-MAP假设
假设我有一组hypotesys H = {h1，h2}互斥.对于它们，P(h1)= 0.2，p(h3)= 0.3(先验分布). 假设我们也知道 P(Y = 0 | h1)= 0.2 P(Y = 0 | h2)= 0.4 其中，Y是可以具有两个值{1,0}的属性(目标). 最后假设您观察到事件Y = 0. MAP(最大后验)hipotesys是哪个? 地图是h1 MAP为h
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Weka:为什么getMargin返回全零?
我正在使用Weka Java API.我在Instances对象(数据集)data上训练了Bayesnet. /** * Initialization */ Instances data = ...; BayesNet bn = new EditableBayesNet(data); SearchAlgorithm learner = new TAN(); SimpleEstimator
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计算互信息以选择Java中的训练集
场景 我正在尝试对Java GUI应用程序中的数据集实施监督学习.将为用户提供要检查的项目或“报告"的列表，并将基于一组可用标签为它们加标签.一旦完成监督学习，则将标记的实例提供给学习算法.这将尝试根据用户希望查看其他项目的可能性来订购其余项目. 为了从用户的时间中获得最大收益，我想预选报告，这些报告将提供有关整个报告集合的最多信息，并让用户对其进行标记.据我了解，要进行计算，有必要找
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具有top-k输出的大规模朴素贝叶斯分类器
我需要一个大规模的朴素贝叶斯库，其中包含数百万个训练示例和+ 100k二进制功能.它必须是在线版本(培训后可更新).我还需要top-k输出，即单个实例的多个分类.准确性不是很重要. 目的是提供一种自动文本分类应用程序. 任何关于好的图书馆的建议都将受到赞赏. 编辑:该库最好使用Java. 解决方案 如果还接受除朴素贝叶斯之外的学习算法，请查看 Vowpal Wabbit
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最好的开源Java贝叶斯垃圾邮件过滤器库是什么?
在Stackoverflow的其他答案中，有人建议说Weka很好，但还有其他一些问题( Classifier4j ， jBNC ， Naiban ). 有人在这些方面有实际经验吗? 解决方案 Weka很棒，但是 Classifier4J 可能更接近您想要的内容，因为它更着眼于文本识别.
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如何合并多个朴素贝叶斯分类器的输出?
我是这个新手. 我有一组使用Sklearn工具箱中的朴素贝叶斯分类器(NBC)构造的弱分类器. 我的问题是我如何结合每个NBC的输出来做出最终决定.我希望我的决定是概率而不是标签. 我用python编写了以下程序.我从Sklean的虹膜数据集中假设2类问题.对于演示/学习，请说我按照以下方法制作4个NBC. from sklearn import datasets from
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文字分类
我正在研究文本分类问题，我正在尝试将单词集合归为一类，是的，有很多库可供分类，因此，如果您建议使用它们，请不要回答. 让我解释一下我要实现的内容. (例如) 单词列表: java 编程 语言 c-sharp 类别列表. java c-sharp 在这里我们将训练该集合，如下: java映射到类别1.java 编程映射到类别1.java 编程映射
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R中的NaiveBayes无法预测-因子(0)级别:
我有一个像这样的数据集: data.flu
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贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器有什么区别?
贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器有什么区别?我注意到其中一个只是在Matlab中实现的，因为classify另一个具有整个网络工具箱. 如果您能在回答中解释哪一个更可能提供更好的准确性，我将不胜感激(不是前提条件). 解决方案 简短的答案，如果您只想解决预测任务:请使用朴素贝叶斯(Naive Bayes). 贝叶斯网络(具有良好的维基百科页)在非常一般方式.如果您知道这些关系是什么
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Tensorflow的超参数调整
我正在搜索超参数调整包，以查找直接用Tensorflow编写的代码(不是Keras或Tflearn).你能提出一些建议吗? 解决方案 通常，您不需要将超参数优化逻辑与优化模型结合使用(除非您的超参数优化逻辑特定于您所使用的模型类型)培训，在这种情况下，您需要告诉我们更多信息).有几种工具和软件包可用于该任务. 此处是关于该主题的好论文，和此处是带有示例的更实用的博客文章. hyper
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使用贝叶斯优化的深度学习结构超参数优化
我已经为原始信号分类任务构建了CLDNN(卷积，LSTM，深度神经网络)结构. 每个训练时期都运行约90秒，并且超参数似乎很难优化. 我已经研究了各种优化超参数的方法(例如随机搜索或网格搜索)，并了解了贝叶斯优化. 尽管我仍然不完全了解优化算法，但我喜欢它会对我有很大帮助. 我想问一些关于优化任务的问题. 如何针对深度网络设置贝叶斯优化?(我们要优化的成本函数是什么?
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在PyMC3中运行多元有序logit
我正在尝试使用PyMC3建立贝叶斯多元有序logit模型.我已经基于这本书我还基于此内容底部的示例运行了有序逻辑回归模型页. 但是，我无法运行有序的多元逻辑回归.我认为问题可能是指定切点的方式，特别是shape参数，但是我不确定为什么有多个自变量而不是只有一个自变量，因为响应类别的数量还没有改变了. 这是我的代码: MWE的数据准备: import pymc3 as pm
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从具有随机截距的多级模型生成预测模拟
我正在努力了解在R中如何使用具有一组随机截距的多级线性回归模型为新数据生成预测模拟.按照此文本的146-147页上的示例，我可以执行此操作一个没有随机效应的简单线性模型的任务.我无法确定的是如何扩展设置以适应添加到该模型的因素的随机截距. 我将使用iris和一些伪造的数据来显示卡住的地方.我将从一个简单的线性模型开始: mod0
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