Discussion:Classification naïve bayésienne
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Liens logiciels modifier
Je pense que les deux librairies suivantes sont suffisamment importantes et populaires pour être mentionnées, notamment Mahout :
- Classifier4J - Classifier4J est une librairire Java conçue pour la classification de textes. Elle comporte une implémentation du classifieur bayésien, ainsi que d'autres fonctionnalités, dont un générateur de résumé.
- Apache Mahout - Un package d'apprentissage automatique comprenant de nombreuses implémentation, y compris le classifieur bayésien naïf ainsi que la variante classifieur bayésien naïf complémentaire. Destiné à être exécuté sur Apache Hadoop (peut également fonctionner en local). Maintenu par Apache Open Source.
Mise en forme des calculs modifier
Il me semble intéressant de mettre en forme les calculs présents dans l'article. J'ai commencé mais suis toutefois confronté à un problème. Lors de la mise en forme des calculs de test j'obtiens une erreur d'analyse lexicale sur la formule suivante:
- Échec de l’analyse (erreur de syntaxe): {\displaystyle \mbox{postérieure(masculin)} = \frac{\mbox{P(masculin)} \times \mbox{P(taille|masculin)} \times \mbox{P(poids|masculin)} \times \mbox{P(pointure|masculin)}}{\mbox{évidence}}. \,}
alors qu'en ne conservant que le premier mbox il n'y a pas de problème:
je ne trouve pourtant pas d'erreur dans la formule du haut. Si quelqu'un trouve l'erreur qu'il n'hésite pas à faire la modification.
Evidence modifier
Je ne suis pas spécialiste, mais la notion d'évidence décrite dans l'article n'est-elle pas un anglicisme ? 2001:861:8C81:4480:ECDE:B85C:9253:A346 (discuter) 10 mars 2023 à 21:18 (CET)