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Naive Bayesian Classification for Golang

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JS
Jayant S.
03/09/2022
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Simples de Classificar o Texto de Forma Programática

Capacidade de classificar o texto e definir a saída programática para os resultados de negócios desejados de maneira eficaz.
Shanika P.
SP
Shanika P.
Associate CI/CD Engineer at Wiley Global Technology (Private) Limited
05/30/2019
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Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
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Consegui o trabalho feito!

Como mencionado no título, Naive Bayes é um algoritmo de classificação muito simples que faz algumas suposições fortes sobre a independência de cada variável de entrada. Encontrei isso quando estava procurando por um algoritmo de classificação para meu projeto de pesquisa. É uma biblioteca leve para usar com o algoritmo de classificação Naive Bayes. Foi muito difícil encontrar essa biblioteca para a linguagem Go, mas com a ajuda disso, consegui realizar o trabalho com muita facilidade. O método é eficiente em seu trabalho e os resultados também são precisos.
Sina J.
SJ
Sina J.
-
09/12/2018
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite de Vendedor
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Um produto minimalista para apenas usá-lo.

Acho que seu título apenas fala sobre o produto. uma biblioteca leve para usar suas tarefas de classificação com o método de Bayes ingênuo. O método é bastante eficiente e rápido e os resultados são precisos. Não há muitas funcionalidades e isso é uma coisa boa. você pode simplesmente fazer o que o código prometeu. classificação de Bayes ingênuo.

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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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