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Naive Bayesian Classification for Golang

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JS
Jayant S.
03/09/2022
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Einfach, den Text auf programmatische Weise zu klassifizieren.

Fähigkeit, den Text zu klassifizieren und die programmatische Ausgabe für gewünschte Geschäftsergebnisse auf effektive Weise festzulegen.
Shanika P.
SP
Shanika P.
Associate CI/CD Engineer at Wiley Global Technology (Private) Limited
05/30/2019
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Bewertungsquelle: G2-Einladung
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Den Job erledigt!

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.
Sina J.
SJ
Sina J.
-
09/12/2018
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Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Verkäufer einladen
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Ein minimalistisches Produkt, um es einfach zu nutzen.

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.

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Hauptsitz:
New York City, NY

Sozial

Was ist Naive Bayesian Classification for Golang?

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.

Details

Webseite
github.com