Recensioni e Dettagli del Prodotto Naive Bayesian Classification for Golang

Tutto era così buono. È più utile per chiunque, è totalmente conforme alle aspettative e tutti i modelli di classificazione sono secondo i requisiti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sembra molto complesso, non facile da capire per una persona comune. Dovrebbe essere più user-friendly e comprensibile. È un modello probabilistico non utile per tutti i settori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'algoritmo naive bayesian è un algoritmo di apprendimento supervisionato che si basa sul teorema di Bayes. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questi sono i semplici classificatori probabilistici Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prodotto veloce e affidabile. È molto utile durante la programmazione di A.I. Algoritmo potente per la scienza dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione è così complicata e c'è anche qualche problema di importazione. A causa della mancanza di persone nella comunità, non sei riuscito a trovare rapidamente la tua soluzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono un paio di cose che mi piacciono del prodotto, la sua tecnica di classificazione veloce e affidabile, solitamente utilizzata per la classificazione del testo. Le librerie Golang non sono facilmente disponibili, quindi mi ha reso più produttivo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho ricevuto alcuni errori istantanei durante la modellazione, ma funziona bene per lo più. La comunità non è molto grande, quindi ogni volta che hai un problema la soluzione non è prontamente disponibile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore che mi è piaciuta è stata la sua rilevazione di Underflow. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte ci sono alcuni problemi durante l'esecuzione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Naive Bayes è un potente algoritmo di classificazione, probabilmente uno dei più potenti (e popolari) algoritmi utilizzati nella Data Science. È stato molto difficile trovare una libreria per Naive Bayes in Golang, ma questa ha fatto il lavoro! È leggera, efficiente e, anche se non ha molte funzionalità, svolge il suo compito. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo ha sicuramente bisogno di una documentazione più semplice sia per l'installazione che per l'uso. La comunità dietro Golang sta anche crescendo e quindi non può offrire tanti vantaggi come una grande comunità come quella di Python o R. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha reso estremamente facile classificare e affidabile un grande dataset in modo performante. È una libreria leggera da usare con l'algoritmo di classificazione Naive Bayes, con la loro documentazione è facile iniziare se sei un ingegnere esperto e classificare i tuoi dati immediatamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per i principianti non è così facile iniziare con la documentazione attuale, sarebbe fantastico ristrutturare i documenti in modo che siano più efficienti per ingegneri con background diversi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'algoritmo di Naive Bayes è molto utile per l'elaborazione del linguaggio naturale e la cosa che mi piace di più è la precisione e la velocità delle prestazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non riesce a rilevare l'umorismo nella frase, ad esempio se stiamo facendo una classificazione delle recensioni di film, può solo rilevare recensioni positive e negative ma non può rilevare il sarcasmo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lavorare su progetti specifici può essere difficile da gestire l'intero processo, credo che sarebbe bello personalizzare i risultati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che non ci è piaciuto come squadra è la lunga reattività del servizio clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Capacità di classificare il testo e impostare l'output programmatico per ottenere risultati aziendali desiderati in modo efficace Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione sulla comprensione dell'algoritmo e sull'implementazione è molto limitata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.