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.
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.
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.
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.
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.
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.