https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
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Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers 是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛,在经济学上能找出一堆的例子。而在 IT 行业,机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了 Python 作为编程语言,这一点都不奇怪,Python 在科研
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支持 TF-IDF 的 Naive Bayesian 分类。 特点: 条件概率和“对数似然”分值。 下溢检测。 分类器简单持久。 统计。 举例1 (plain no tf-idf) 使用分类器,先创建一个分类并测试: import . "bayesian"const ( Good Class = "Good" Bad Class = "Bad") classifier :
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