我想通过以下方式修改关系的结果集我有这个数组array:11[▼"id"=>1"user_id"=>1"name"=>"TestCase""created_at"=>"2017-08-2517:12:26""updated_at"=>"2017-08-2911:59:46""hashid"=>"5LOkAdWNDqgVomK""user"=>array:8[▶]"order"=>array:8[▶]"classification"=>array:2[▼0=>array:9[▼"id"=>1"case_id"=>1"method"=>"facial_map_manual""strong"
我想知道如何在字符串之前对数字进行排序。我使用array_multisort对数组进行排序。这是我的示例数据$arr=[['company_name'=>'','expiryDate'=>'2018.7','classification'=>1],['company_name'=>'','expiryDate'=>'2018.7','classification'=>'2-03'],['company_name'=>'','expiryDate'=>'2018.7','classification'=>3],['company_name'=>'','expiryDate'=>'2018
除其他来源外，我还使用Stackoverflow上的各种帖子，尝试实现我自己的PHP分类器，以将推文分类为正面、中性和负面类别。在编码之前，我需要弄清楚流程。我的思路和例子如下:p(class)*p(words|class)Bayestheorem:p(class|words)=-------------------------withp(words)assumptionthatp(words)isthesameforeveryclassleadstocalculatingargmaxp(class)*p(words|class)withp(words|class)=p(word1|c
我在一个房地产网站上工作，我想编写一个程序可以判断(分类)图像是平面图还是公司Logo。因为我是用php编写的，所以我更喜欢php解决方案，但任何c++或opencv解决方案也都可以。平面图样本:alttexthttp://www.rentingtime.com/uploads/listing/l0050/0000050930/68614.jpgalttexthttp://www.rentingtime.com/uploads/listing/l0031/0000031701/44199.jpg标志样本:alttexthttp://www.rentingtime.com/uploads
在一个项目中有一个模块获取一个URL并确定它是“电子商务”还是“非电子商务”网站。我尝试了以下方法:使用Apachemahout，分类:URL--->获取html转储--->预处理html转储a)删除所有html标签b)删除停用词(也称为常用词)，如CDATA、href、value和、of、between等。c)训练模型然后测试它。以下是我用于训练的参数bin/mahouttrainclassifier\-itraining-data\-obayes-model\>-typebayes-ng1测试:/bin/mahouttestclassifier\-dtest-data\-mbaye
我使用Weka。我想访问分类器的参数(权重)。我想要做的是访问参数值以确定它们如何影响属性。所以，我的问题是:如何访问分类器的参数？(使用Eclipse)如何确定参数的相关属性？ 最佳答案 这是一个关于WEKA中权重的相关问题:HowtouseweightsinWeka这里是一个java代码的例子:http://weka.wikispaces.com/Add+weights+to+dataset要了解属性之间的关系，您可以在Selecteattributes选项卡中使用Ranker作为搜索器，使用PrincipalComponent
如何使用wordnet按单词类别标记文本(java作为接口(interface))？示例考虑以下句子:1)计算机需要键盘、显示器、CPU才能工作。2)汽车使用齿轮和离合器。现在我的目标是，必须将例句标记为第一句Computer/electronickeyboard/electronicCPU/electronic第二句Automobile/mechanicalgears/mechanicalclutch/mechanical一些额外的例子......“使用微芯片监控离合器和齿轮”->离合器/机械、齿轮/机械、微芯片/电子“此处用于监测氢含量的软件”->软件/计算机，氢/化学..我想在j
我正在尝试通过Weka使用基于LibSVM的分类器，但出现此错误:Exceptioninthread"main"weka.core.UnsupportedAttributeTypeException:weka.classifiers.functions.LibSVM:Cannothandlenumericclass!atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atwek
有人知道好的开源文本分类模型吗？我知道StanfordClassifier、Weka、Mallet等，但它们都需要培训。我需要将新闻文章分类为体育/政治/健康/游戏/等。是否有任何预训练模型？Alchemy、OpenCalais等都不是选项。我需要开源工具(最好是Java)。 最佳答案 预训练模型假定用于训练的语料库与您尝试分类的文档来自完全相同的领域。通常这不会给你想要的结果，因为你没有原始语料库。机器学习不是静态的，当您训练分类器时，您需要在新功能/信息可用时更新模型。例如，在体育/政治/健康/游戏等领域对新闻文章进行分类。首先
我通过右键单击模型并选择“保存模型”来保存Weka分类的结果。现在，我想加载它并在我的Java应用程序中使用它。我怎样才能做到这一点？模型可以是朴素贝叶斯、决策树或回归。我需要使用这三个模型。如有任何建议或解决方案，我们将不胜感激。 最佳答案 这是一个示例，假设您将RandomTree模型保存到model.weka文件(更改为您拥有的任何分类器和文件)RandomTreetreeClassifier=(RandomTree)SerializationHelper.read(newFileInputStream("model.weka
