我经营一个面向业余音乐家的音乐网站，我们有一个基于10分满分的评分系统，然后计算出总分100分。我们有一个直接影响用户的“信誉”积分系统评分时的平均分，但下一步是实现有效使用此数据的图表系统。我会尝试并准确解释它的工作原理，以便您了解我有哪些数据可供使用。网站成员给轨道打分，评分在1到10之间。该站点成员有一个“信誉”分数，它只是站点周围各种事件所累积的分数的总和。例如，用户通过给出评级获得100分，因此他们给出的评级越多，他们的“可信度”分数就越高。只有总可信度分数会保存在数据库中，每次用户执行带有积分奖励的事件时都会更新。这些个人事件不会被存储。根据该用户相对于对该轨道进行评分的其
是否可以在pyMC3中增量更新模型。我目前找不到这方面的信息。所有文档始终使用先验已知数据。但在我看来，贝叶斯模型还意味着能够更新信念。这在pyMC3中可能吗？我在哪里可以找到这方面的信息？谢谢你:) 最佳答案 按照@ChrisFonnesbeck的建议，我写了一个关于增量先验更新的小教程笔记本。它可以在这里找到:https://github.com/pymc-devs/pymc3/blob/master/docs/source/notebooks/updating_priors.ipynb基本上，您需要将后验样本包装在一个自定义的
我正在学习用于贝叶斯建模的PyMC3。您可以使用以下方法创建模型和示例:importpandasaspdimportpymc3aspm#obsisaDataFramewithasinglecolumn,containing#theobservedvaluesforvariableheightobs=pd.DataFrame(...)#wecreateapymc3modelwithpm.Model()asm:mu=pm.Normal('mu',mu=178,sd=20)sigma=pm.Uniform('sigma',lower=0,upper=50)height=pm.Normal('
Google快速搜索显示有大量贝叶斯分类器作为Python模块实现。如果我想要类似于dbacl的包装高级功能，哪些模块适合我？训练%dbacl-lonesample1.txt%dbacl-ltwosample2.txt分类%dbacl-cone-ctwosample3.txt-vone 最佳答案 我想你会找到nltk有帮助。具体来说，classifymodule. 关于python-哪些Python贝叶斯文本分类模块类似于dbacl？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
我刚刚完成BayesianAnalysisinPython通过OsvaldoMartin预订(了解贝叶斯概念和一些奇特的numpy索引的好书)。我真的很想将我的理解扩展到用于无监督样本聚类的贝叶斯混合模型。我所有的谷歌搜索都把我带到了AustinRochford'stutorial这真的很有用。我了解正在发生的事情，但我不清楚这如何适应集群(尤其是使用多个属性进行集群分配，但这是一个不同的主题)。我了解如何为Dirichlet分布分配先验，但我不知道如何在PyMC3中获取簇。看起来大部分mus都收敛到质心(即我从中采样的分布的均值)，但它们仍然是独立的组件。我考虑过为weights(模
当用户访问我的Python网络服务时，我收集了很多非常有趣的数据点。例如，我有他们当前的城市、州、国家、用户代理等。我想做的是通过某种类型的机器学习系统/算法(也许是贝叶斯分类器？)运行这些，与最终目标是在发生异常情况时获得电子邮件通知(异常检测)。例如，JaneDoe只从美国登录过Chrome。因此，如果她突然在Firefox上从乌克兰登录我的Web服务，我希望将其视为一个非常“不寻常”的事件并发出通知。我已经在使用CouchDB(特别是与Cloudant一起使用)，我看到人们经常在网上到处说Cloudant/CouchDB非常适合这类事情(大数据分析)。但是我完全不知道从哪里开始。
当用户访问我的Python网络服务时，我收集了很多非常有趣的数据点。例如，我有他们当前的城市、州、国家、用户代理等。我想做的是通过某种类型的机器学习系统/算法(也许是贝叶斯分类器？)运行这些，与最终目标是在发生异常情况时获得电子邮件通知(异常检测)。例如，JaneDoe只从美国登录过Chrome。因此，如果她突然在Firefox上从乌克兰登录我的Web服务，我希望将其视为一个非常“不寻常”的事件并发出通知。我已经在使用CouchDB(特别是与Cloudant一起使用)，我看到人们经常在网上到处说Cloudant/CouchDB非常适合这类事情(大数据分析)。但是我完全不知道从哪里开始。
我的网站越来越大，它开始通过各种channel吸引大量垃圾邮件。该站点有许多不同类型的UGC(个人资料、论坛、博客评论、状态更新、私有(private)消息等)。我正在进行各种缓解措施，我希望以Blitz的方式部署这些措施，以说服垃圾邮件发送者我们不是一个值得攻击的目标。我对自己在功能方面所做的事情充满信心，但缺少的一点是一次性清除所有旧垃圾邮件。这是我所拥有的:大型好/坏语料库(5位数不好，6或7位数好)。很多垃圾邮件都有非常可靠的指纹，而我已经忽略它6个月的事实对我有所帮助:)部署到AWS的大型模块化Rails站点。这不是一个巨大的流量站点，但我们正在运行8个实例，并开始采用SOA
我的网站越来越大，它开始通过各种channel吸引大量垃圾邮件。该站点有许多不同类型的UGC(个人资料、论坛、博客评论、状态更新、私有(private)消息等)。我正在进行各种缓解措施，我希望以Blitz的方式部署这些措施，以说服垃圾邮件发送者我们不是一个值得攻击的目标。我对自己在功能方面所做的事情充满信心，但缺少的一点是一次性清除所有旧垃圾邮件。这是我所拥有的:大型好/坏语料库(5位数不好，6或7位数好)。很多垃圾邮件都有非常可靠的指纹，而我已经忽略它6个月的事实对我有所帮助:)部署到AWS的大型模块化Rails站点。这不是一个巨大的流量站点，但我们正在运行8个实例，并开始采用SOA
我正在寻找一个执行贝叶斯垃圾邮件过滤的Python库。我查看了SpamBayes和OpenBayes，但似乎都没有维护(我可能错了)。谁能推荐一个实现贝叶斯垃圾邮件过滤的优秀Python(或Clojure、CommonLisp，甚至Ruby)库？提前致谢。澄清:我实际上是在寻找贝叶斯垃圾邮件分类器，而不一定是垃圾邮件过滤器。我只想使用一些数据来训练它，然后告诉我某些给定的数据是否是垃圾邮件。如有任何混淆，请见谅。 最佳答案 您想要垃圾邮件过滤还是贝叶斯分类？对于贝叶斯分类，有许多Python模块。我刚刚在评论Orange这看起来非常
