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Naive Bayesian Classification for Golang

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Juan David O.
JO
Juan David O.
Software Test Automation Engineer en EPAM Anywhere
08/05/2022
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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Ótimo software que cumpre seu propósito

Isso tornou extremamente fácil classificar e confiável um grande conjunto de dados de forma eficiente. É uma biblioteca leve para usar com o algoritmo de classificação Naive Bayes, com a documentação sendo fácil de começar se você for um engenheiro experiente e classificar seus dados imediatamente.
Vibhu M.
VM
Vibhu M.
Software Engineer
08/03/2022
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
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Classificação Naive Bayesiana para Revisão de Golang

Naive Bayes é um algoritmo de classificação forte, indiscutivelmente um dos algoritmos mais poderosos (e populares) usados em Ciência de Dados. Foi muito difícil encontrar uma biblioteca para Naive Bayes em Golang, mas esta fez o trabalho! É leve, eficiente e, embora não tenha muita funcionalidade, cumpre o seu papel.
Hritesh Kumar P.
HP
Hritesh Kumar P.
Associate Software Engineer @Hexaware
07/31/2022
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
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Revisão para classificação Naive Bayesian usando golang

O algoritmo de Naive Bayes é muito útil para o processamento de linguagem natural e a coisa que eu mais gosto é a precisão e o desempenho rápido.

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O que é 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.

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