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Naive Bayesian Classification for Golang
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Top-bewertete Naive Bayesian Classification for Golang Alternativen

Naive Bayesian Classification for Golang Bewertungen & Produktdetails - Seite 2

Naive Bayesian Classification for Golang Übersicht

Was ist Naive Bayesian Classification for Golang?

Naiver Bayes-Klassifikator für Golang, der Klassifikationen in eine beliebige Anzahl von Klassen auf Mengen von Zeichenfolgen durchführt.

Naive Bayesian Classification for Golang Details
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Produktbeschreibung

Naiver Bayes-Klassifikator für Golang, der Klassifikationen in eine beliebige Anzahl von Klassen auf Mengen von Zeichenfolgen durchführt.


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Naive Bayesian Classification for Golang

Beschreibung

Naive Bayesian Classification for Golang, available at https://github.com/jbrukh/bayesian, is an open-source implementation of the Naive Bayes classifier in the Go programming language. This library allows developers to apply statistical classification techniques to categorize data based on Bayes' Theorem. It supports text categorization and uses the assumption that the presence of a particular feature in a class is independent of the presence of any other feature, given the class variable. The project is suitable for tasks such as spam detection, sentiment analysis, and other classification problems. The repository includes documentation and example code to help users integrate the classifier into their Go applications effectively.

Aktuelle Naive Bayesian Classification for Golang Bewertungen

Abdellah A.
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Abdellah A.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
4.0 von 5
"Ich habe im Rahmen meines Projekts in meiner Firma mit Naive Bayesian gearbeitet, ich glaube, es hat uns ziemlich gut gedient."
In bestimmten Projekten zu arbeiten, kann es schwierig machen, den gesamten Prozess zu steuern, ich glaube, es wäre schön, die Ergebnisse anzupassen.
Harshal M.
HM
Harshal M.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
5.0 von 5
"Trigger und Apex-Klasse"
Naiver Bayes-Algorithmus ist ein überwacht lernender Algorithmus, der auf dem Bayes-Theorem basiert.
Gyanendra S.
GS
Gyanendra S.Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
4.5 von 5
"Ausgezeichnete Werkzeuge"
Alles war so gut. Es ist für jeden sehr nützlich, es entspricht völlig den Erwartungen und das gesamte Klassifikationsmodell entspricht den Anforde...

Naive Bayesian Classification for Golang Medien

Beantworten Sie einige Fragen, um der Naive Bayesian Classification for Golang-Community zu helfen
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13 Naive Bayesian Classification for Golang Bewertungen

4.2 von 5
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Shanika P.
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Wie im Titel erwähnt, ist Naive Bayes ein sehr einfacher Klassifikationsalgorithmus, der einige starke Annahmen über die Unabhängigkeit jeder Eingabevariable trifft. Ich fand dies, als ich nach einem Klassifikationsalgorithmus für mein Forschungsprojekt suchte. Es ist eine leichtgewichtige Bibliothek zur Verwendung mit dem Naive-Bayes-Klassifikationsalgorithmus. Es war sehr schwierig, diese Bibliothek für die Go-Sprache zu finden, aber mit ihrer Hilfe habe ich die Aufgabe sehr einfach erledigt. Die Methode ist effizient in ihrer Arbeit und die Ergebnisse sind ebenfalls genau. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Naive Bayesian Classification for Golang?

Meiner Meinung nach muss die Dokumentation ein wenig verbessert werden. Die aktuelle Dokumentation ist für einen Anfänger wie mich etwas schwerer zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen Naive Bayesian Classification for Golang:

Ich empfehle dies sehr, wenn Sie nach effektiver und effizienter Textklassifikation suchen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Naive Bayesian Classification for Golang Solving und wie profitieren Sie davon?

Wie oben erwähnt, verwende ich dieses Produkt für Textklassifizierungsprobleme in meinem Forschungsprojekt. Dies funktioniert gut bei einfachen Klassifizierungsproblemen sowie bei TF-IDF-Klassifizierung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sina J.
SJ
Research Assistant
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Ich denke, der Titel spricht nur über das Produkt. Eine leichtgewichtige Bibliothek, um Klassifikationsaufgaben mit der Naive-Bayes-Methode zu verwenden. Die Methode ist ziemlich effizient und schnell und die Ergebnisse sind genau. Es gibt nicht viele Funktionen und das ist eine gute Sache. Man kann einfach das tun, was der Code verspricht. Naive-Bayes-Klassifikation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Naive Bayesian Classification for Golang?

Ich denke, dass mehr Dokumentation bezüglich der Installation und der Nutzung des Produkts mit mehr codierten Beispielen für Anfänger hilfreich sein könnte. Die Dokumentation fehlt auch an einem Leitfaden zur Fehlerbehebung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Naive Bayesian Classification for Golang Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir verwenden es für Klassifikationsprobleme bei Textdaten, um die zugrunde liegenden Themen verschiedener Dokumente im Zusammenhang mit Lebensmitteln zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

RL
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es ist sehr schwer, Bibliotheken für Golang zu finden, daher hat das Finden eines Klassifikators meine Arbeitsbelastung super produktiv gemacht. die Bibliothek ist sehr effektiv beim Lesen von Text Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Naive Bayesian Classification for Golang?

die Gemeinschaft wächst noch, ich bin sicher, dass mehr Menschen dazu beitragen werden. Es gibt einige Systemprobleme und git-bezogene Probleme, die hier und da auftreten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen Naive Bayesian Classification for Golang:

super tolle Bibliothek mit viel Potenzial, keine Sorge, sie in Ihrem Produkt zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Naive Bayesian Classification for Golang Solving und wie profitieren Sie davon?

Bestimmen, ob ein gegebenes (Text-)Dokument einer oder mehreren Kategorien entspricht. Im Fall von Text könnten die verwendeten Merkmale das Vorhandensein oder Fehlen von Schlüsselwörtern sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.