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我的目标是实现不同的图像分类方法，以显示它们是如何工作的，以及这些方法背后的优缺点。我想用Java尝试和实现的方法包括：
最小距离分类器
K-最近邻分类器。
我想知道可以用什么来完成Java中已经存在的任务，这样我就可以改变算法的运行方式。
浏览 1提问于2008-11-29得票数 3
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我正在使用Java程序中的Weka对一些文本文档进行分类，并让它与NaiveBayesMultinomial分类器很好地工作。
但是，我似乎找不到任何关于如何过滤我的实例(或ARFF文件)的文档，以便它们可以被其他分类器接受为输入。如果我将ARFF加载到Weka中，那么大多数分类器都是灰色的。使用StringToWordVector过滤器不会影响这一点，我也尝试过其他一些。
有人能告诉我如何准备我的数据以便被其他分类器所接受吗，例如NaiveBayes、JRip或BayesNet？
浏览 1提问于2013-09-10得票数 0
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我正计划为我用Java开发的电子商务平台构建一个功能，以像Amazon一样展示相关产品。有几个与产品相关的不同指标，我想探讨一下。
购买历史记录(同时购买)
按家庭/类型分类(类似产品分类)
有意关联(提高结果；“买这个！”)
虽然我可能能够开发我自己的数据处理库，但它并不是很便携，而且我敢说它也不是很好。
有几个包可以用来做这类事情，但我觉得我无法评估哪个包或解决方案最适合我。如有任何关于轶事或个人经验的意见，将不胜感激。
注意:我把它标记为神经网络，因为我在一次蟒蛇演讲中使用了类似神经网络的数据，我不认为神经网络是这项工作的最佳选择。
浏览 4提问于2010-09-03得票数 0
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嘿，这是我的问题，
给定一组文档，我需要将每个文档分配给一个预定义的类别。
我打算用n-gram方法来表示每个文档的文本内容，然后根据我所拥有的训练数据训练支持向量机分类器。
如果我漏掉了什么东西请纠正。
现在的问题是，类别应该是动态的。也就是说，我的分类器应该用新的类别来处理新的训练数据。
例如，，，如果我训练了一个分类器，将给定的文档分类为A类、B类或C类，然后给我提供了D类的新训练数据，我应该能够通过为“D类”提供新的训练数据来逐步训练分类器。
总结说，我不想将旧的训练数据(包括3类)和新的训练数据(与新的/未见的分类)结合起来，再次训练我的分类器。我想在飞行中训练我的分类器
这能用支持
浏览 5提问于2012-08-20得票数 7
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对于类值为连续数字而不是二进制的回归数据集，Java中是否有可用的特征评分方法？
ML-Lib 似乎只适用于分类数据集。
浏览 1提问于2015-12-22得票数 0
是否有一个实现的算法(优先使用python/R或java )可以在完全没有先验知识或假设的情况下对来自未知生成器的传入数据进行分类。
例如，：
设G是2d向量的发生器，它在每秒产生一个向量。
我们所知道的，也没有别的，就是这些向量在空间上是可分离成簇的(欧几里得距离)。
问题：如何实时地对我的数据进行分类，以便在每次迭代时，算法都会提出聚类？
浏览 7提问于2015-05-27得票数 1
8回答
Java集群库
、、
我正在寻找一个轻量级的java聚类库。我不需要在那个库中有100个集群算法，只需要5到7个算法就可以了。
我敢肯定，你会问：“你需要什么样的算法，目的是什么”:)。我只需要在聚类的帮助下对我的数据进行分类。例如，K表示。
附言:我知道weka，但我不想使用它，因为它不是专门用于集群的。
浏览 2提问于2010-01-25得票数 21
我目前正在寻找Apache Spark (Scala/Java)中的一种算法，该算法能够对具有数字和分类特征的数据进行聚类。
据我所知，有一个k-medoids和k-prototypes for pyspark ()的实现，但我无法确定与我目前正在使用的Scala/Java版本类似的实现。
对于运行Scala的Spark，有没有其他推荐的算法来实现类似的事情？或者我忽略了什么，实际上可以在我的Scala项目中使用pyspark库？
如果您需要进一步的信息或澄清，请随时询问。
浏览 3提问于2017-08-04得票数 1
4回答
我正在寻找一个Java框架，以帮助一些特定于图像的数据挖掘。我们有一组历史图像，我想对它们进行分类和分类。我希望找到像weka 或Marsyas 这样的东西，但更具体的是筛选图像数据以找到模式。有什么建议吗？
浏览 2提问于2010-01-14得票数 16
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我的工作是用Java语言实现AdaBoost。它应该对2D、3D或10D上的“双”坐标起作用。我为Java找到的所有内容都是二进制数据(0,1)，而不是多维空间。
我目前正在寻找一种方法来表示维度和初始化分类器以进行boosting。
我正在寻找关于如何在Java中表示多维空间以及如何初始化分类器的建议。
数据介于-15和+15之间，目标值为1或2。
浏览 2提问于2012-01-09得票数 1
我正在使用对具有大量特征/属性的数据集进行多类分类(每项大约5,800个)。我想为C和Gamma选择比我目前使用的默认参数更好的参数。
我已经尝试过运行easy.py，但对于我正在使用的数据集，估计的时间几乎是永远的(在20、50、100和200个数据样本上运行easy.py，并得到一个超线性回归，它预计我所需的运行时间需要数年)。
有没有办法比默认值更快地得到更好的C和Gamma值？我正在使用Java库，如果这有什么不同的话。
浏览 0提问于2010-05-04得票数 2
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2回答
Graphlab与Mahout
、、、、
关于如何选择更好的执行，我有一些疑问。我知道马赫特阿帕奇 (Java )与图形实验室 (Python )在数据科学领域的区别和优势。特别是在推荐人和分类器领域。这里有人能得到关于这两种可能性的一些(合格的)反馈吗？
浏览 0提问于2014-12-02得票数 2
当我尝试Apache来解决多类分类问题时，我得到了以下错误。有谁能解释一下是否有一种方法可以使用Apache Spark MLlib进行支持向量机多类分类？
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Input validation failed.
at org.apache.spark.mllib.regression.GeneralizedLinearAlgorithm.run(GeneralizedLinearAlgorithm.scala:251)
at org.apache.
浏览 2提问于2016-12-02得票数 1
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我有一个分类任务，它接受一个字符串作为输入，并将其分类到一些标签。训练数据如下：
Text1: label_1
Text2: label_2
Text3: label_1
当我使用weka时，很多分类都给出了例外：
weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron: Cannot handle string attributes!
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:979)
at
浏览 3提问于2012-12-29得票数 0
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我有一个DataFrame，表示带300个标签的带注释的数据集。
DataFrame看起来如下(第一行只是解释列)：
binary Vector column for labeling, feature column
[0, 1, 1, 0, 0 , 0.... ], featureVec
[0, 0, 1, 0, 1 , 0.... ], featureVec
......
标签列，将每个标签的存在或不存在表示为特征向量的注释(我们在第二列中可以看到)。
如果我错了，请纠正我:我不能训练一个多类分类器，因为标签不是排他性的，所以我想在每个标签上训练一个二进制分类器。
因为我有300个标签，所
浏览 0提问于2015-11-04得票数 2
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我有一个关于朴素贝叶斯分类器的理论问题。假设我已经用以下训练数据训练了分类器：
class word count
-----------------
pos good 1
sun 1
neu tree 1
neg bad 1
sad 1
假设我现在将其归类为“好太阳”。现在有两个选项：
1)根据训练数据进行分类，训练数据保持静态。意思是“好的”和“太阳”都来自积极的类别，将这个字符串分类为积极的。分类后，训练表保持不变。因此，根据训练数据的静态集合对所有字符串进行分类。
2)对字符串进行分类，然后更新训练数据，如下表所示。因此，下一个字符串
浏览 0提问于2012-07-17得票数 0
3回答
网页的二进制分类
、、
我们对网页的二进制分类很感兴趣，例如电子商务和非电子商务。
目前，我们正在使用带有朴素贝叶斯算法的Mahout库。我们正在从现有的分类URL和相同的特征集创建训练数据。
就准确性而言，执行此任务的最佳可能方法是什么？
我需要在算法、库(与JAVA一起使用)或任何更好的想法方面的帮助，以帮助这种类型的分类。
提前谢谢。
浏览 0提问于2012-01-13得票数 3
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我试图构建一个基于日志文件的决策树。有些特征集很大，包含数千个唯一值。我试图在Java中使用管道和数据框架的新成语。我为每个分类特性列构建了一个带有几个StringIndexer管道阶段的管道。然后我使用一个VectorAssembler来创建一个特征向量。在VectorAssembler阶段之后，得到的数据框架对我来说是完美的。我的管道看起来很像
StringIndexer-> StringIndexer-> StringIndexer->VectorAssembler->DecisionTreeClassifier
但是，我得到了以下错误：
DecisionTre
浏览 4提问于2016-08-04得票数 4
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我有一个项目，我应该分类的数据来自几个传感器(基于时间序列的数据)，如陀螺仪到几个类别。我使用了几种分类器，包括支持向量机，决策树，神经网络，KNN，...在批处理场景中。我的最终目标是找到一个实时分类器，它既准确，又轻巧，并且能够自我改进，以便在资源有限的设备(CPU，RAM等)上实现它。我在考虑半监督分类器，因为我可以在我的设备上保存一些标记数据，并使用未来的数据点来改进我的分类器。有没有人在这方面有什么建议或经验？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
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我访问了，并得到了使用投票合并多个算法的想法，但我不清楚它是如何工作的实际机制。我想知道，如果第一种算法首先应用于数据集，然后第二种算法被应用到我们从应用的第一种算法得到的分类器上？
假设我选择了朴素的Bayes和Bayes网，那么发生了什么？朴素贝叶斯是先应用于给定的数据集，然后得到分类器C1，next Bayes网应用于C1，最后给出最终分类器为C*，还是每一步算法都起作用，投票结果越高？
浏览 0提问于2014-09-24得票数 0
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我有一个包含125条记录的训练有素的数据集。我将使用NaiveBayesUpdatable对新实例进行分类。但是当我运行naiveBayes (在windows下，使用WEKA3.4)时，我得到以下错误：
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 126
at weka.estimators.DiscreteEstimator.getProbability(Unknown Source)
at weka.classifiers.bayes.NaiveBayes.distributionForInstance(Unknown Source
浏览 0提问于2011-08-27得票数 0
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我是机器学习的新手，我对一个项目有几个问题。
因此，我使用MNIST数据集为我正在处理的一个ML项目创建了一个分类器。我增加了数据，通过移动每个原始点2像素向上，向下，左，右(因此，我有24万新图像，除了60,000原始图像)。我想知道我是否应该用一个洗牌训练集来重新训练我的模型，因为我认为(如果我错了请纠正我)，KNN分类器中的训练数据的顺序在最后的模型中不起作用，因为预测是在最近的邻居上进行的，而调整数据集不会改变这些邻居。*附带说明，我在用户绘制的图像上使用分类器/模型，而具有增广数据集的分类器/模型(毫不奇怪)的性能优于仅用原始数据进行训练的模型。
然而，我似乎得到了与我的增强数据集(
浏览 0提问于2020-12-26得票数 0
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我正在训练一个神经网络，它有大约10个分类输入。在对这些分类输入进行一次性编码后，我最终将大约500个输入输入到网络中。
我希望能够确定我的每个分类输入的重要性。Scikit-learn有，但是其中任何一个都可以应用于分类数据输入吗？所有的例子都使用数值输入。
我可以将这些方法应用于one-hot编码输入，但如何在应用于二进制化的输入后提取含义？如何判断分类输入的特征重要性？
浏览 15提问于2017-02-18得票数 6
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我正在根据伦敦各行政区之间的社会特征，从伦敦数据商店( London )查看数据。
由于伦敦只有大约30个行政区，所以我所观察的数据集自然非常小。例如，我可能是拟合回归/相关的一个约30点的地块。
对这些小数据集进行分类的适当方法是什么，为什么？“为什么”很重要。
我想的是支持向量机或者天真的贝叶斯。或回归，如果数据是连续的。
在这里进行分类的方法是非常不恰当的？
浏览 0提问于2017-12-03得票数 0
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场景--我有没有标签的数据，但是我可以创建一个函数来根据行为给数据贴上标签并部署模型，这样我就不必一直给数据贴标签了。这算是机器学习吗？
目标：基于高、中、低标签对大数据(数万亿行数据)进行容量峰值分类
data ：我拥有的数据包括以下属性:帐户、时间、日期、卷金额。
方法
创建一个名为“尖峰”的新特征列，并创建一个熊猫函数来识别大于5的尖峰。这是功能工程吗？
接下来，我创建我的标签列，并将其分类为低、中或高峰值。
接下来，我将训练一个机器学习分类器，并将其部署到大数据中标记具有类似模式的未来帐户。
关于这个过程的想法？这种方法对机器学习是正确的吗？
浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
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我需要一个朴素贝叶斯大规模的库，有数百万的训练示例和+100k的二进制特征。它必须是在线版本(可在培训后更新)。我还需要top-k输出，即单个实例的多个分类。准确性并不是很重要。
其目的是一个自动文本分类应用程序。
任何关于一个好的库的建议都是非常感谢的。
编辑:库最好是用Java编写的。
浏览 0提问于2011-07-12得票数 2
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我在Amazon中创建了一个大型数据集，并使用边界框进行标记。我使用这个数据集来检测对象，一切都很好。后来，我想使用这个数据集进行简单的图像分类。但是每次我尝试运行它时，我都会得到一个错误：客户错误:标签不是浮点数.
我认为问题可能是包围框，因为图像分类算法并不期望它们，但有没有办法，如何改变它呢？我的目标是使用图像的一部分，是在包围框中的图像分类训练。有没有办法，如何设置参数，使算法能够接受边框中的信息作为输入？
Bellow是从日志文件中生成的代码片段，当我尝试在带边界框的dataset上运行图像分类时。
[14:42:27] /opt/brazil-pkg-cache/packages/
浏览 3提问于2020-07-22得票数 4
1回答
我正在使用Weka，并试图为我的数据集找到最准确的分类器。
选择分类器的界面如下所示：
它工作得很好，但它只允许我一次选择一个分类器，这不是很实用。
我能不能让它在我的数据上运行所有可用的分类器，这样我就可以很容易地找到最准确的分类器？
浏览 3提问于2012-07-07得票数 1
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我正在开发一个事务数据集，该数据集包含一些标记功能，如性别、产品类别、成员类型等。还有一些数字数据，如事务数量、产品数量等等。
对于所有的分类数据，我使用一个热编码器，对于所有的数字数据，我使用一个最小的编码器。
在这种情况下，我是否可以将所有的分类数据提供给无监督的学习算法，如神经网络和KMeans聚类？是否需要使用PCA将所有分类数据转换为数字数据，然后将其输入到中性网络？
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
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我有一个庞大的混合数据集，它由数值属性和分类属性组成，在OneHotEncoding上形成一个具有很高维数的数据集。
将机器学习算法(如K-均值聚类、降维和回归)应用于数据集子集是否明智？例如，首先将K-均值聚类应用于数值列，然后将结果与分类数据集连接起来。
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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我在做遥感图像分类。采用面向对象的方法:首先将图像分割成不同的区域，然后从颜色、形状和纹理等区域提取特征。一个区域的所有特征的数量可能是30个，通常有2000个区域，我将选择5个类，每个类有15个样本。
总结如下：
样本数据1530
测试数据197530
如何选择合适的分类器？如果有三个分类器(ANN、SVM和KNN)，那么我应该选择哪一个来进行更好的分类？
浏览 6提问于2011-09-06得票数 1
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我们一直在使用Weka Explorer GUI构建一些分类器模型。现在测试已经完成，我们希望在Java应用程序中实现此模型，以便它可以接受新消息。
因此，对于新消息，我们需要对消息进行标记化，将消息中的标记与用于为模型构建词向量的标记进行匹配，然后将该词向量解析为模型。
我们应该如何进行这个过程？有没有可用的例子？
我们如何处理新的标记(即出现在新文本消息中的单词，这些单词不是用于构建模型的单词向量的一部分)？
对于分类器预处理/标记化，我们使用NGram标记器，Stemmer和IDF变换。因此，我们需要弄清楚如何执行这些步骤，然后才能基于我们想要分类的文本创建新的实例。
在浏览器中构建分类
浏览 1提问于2011-08-27得票数 3
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我的数据集包含13个属性，包括10个数字属性和3个分类属性和目标。它有180个观测数据
NumFeature1,NumFeature2....NumFeature10,CatFeature1,CatFeature2,CatFeature3, Target
所有的分类都是不序数的，每个分类都有以下几类：
CatFeature1: 0/1
CatFeature2: 0/1/2
CatFeature3: 0/1/2/3
这是一个二元分类问题，在这个问题中，我们必须预测目标类的每个类的概率。
对于上述数据集，我有三个问题：
Q1-对于分类功能，我应该使用LabelEncoder()、OneHotEnc
浏览 0提问于2019-09-16得票数 1
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我需要为分类问题选择模型和机器学习算法的建议。
我在试着预测一个对象的二元结果。我的数据集中有500,000条记录和20个连续的分类特征。每个主题有10-20条记录。数据使用其结果进行标记。
到目前为止，我考虑的是逻辑回归模型和内核近似，基于小抄表。
在用R或Python实现时，我不确定从哪里开始。
谢谢!
浏览 3提问于2016-07-29得票数 1
在对ML分类的数据进行预处理时，有很多关于如何处理分类变量的信息。但是，我找不到任何关于如何处理分类变量的反馈，其中每个样本可以属于多个标签。
我在研究窃听器检测分类器。我有很多特性，比如是谁为源代码做了贡献。有大约200个独特的标签和创建如此多的虚拟变量使我的模型过分适合。
因此，这种方法有什么可供选择的。类似于基于目标的编码器(例如。CatBoost)
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
我目前正在研究项目“模糊最小最大神经网络第1部分:分类”，通过论文，我理解了项目的概念，但无法决定如何创建用于输入模式的Hyperbox。互联网上也没有任何信息可查。我正在使用Java技术。
我正在使用PID数据集。
论文链接：
我想问的是，在创建超级盒时，应该使用输入数据集的所有参数，或者也可以使用单个参数来完成工作，在创建超级盒(0<超级盒的大小<1)之前，我们应该给出超箱的大小吗？
浏览 1提问于2013-08-08得票数 0
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我正在做一项关于使用机器学习的笔划分类的研究，这被称为“机器学习方法”。此外，还有一些系统使用嵌入式传感器对系统进行分类，直接使用深度数据(通过陀螺仪/传感器模块)对stokes进行分类，而不是使用机器学习方法。我能知道那个方法叫什么吗？
浏览 0提问于2020-12-01得票数 0
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我使用Lucene对一组文档进行了分类(字段:内容、类别)。每个文档都有自己的类别，但其中一些文档被标记为未分类。有没有什么方法可以在java中轻松地对这些文档进行分类？
浏览 4提问于2012-02-27得票数 5
1回答
训练一个弱者
、、、、
我正在使用AdaBoost实现一个应用程序来区分一头大象是亚洲的还是非洲的。我的输入数据是：
Elephant size: 235 Elephant weight: 3568 Sample weight: 0.1 Elephant type: Asian
Elephant size: 321 Elephant weight: 4789 Sample weight: 0.1 Elephant type: African
Elephant size: 389 Elephant weight: 5689 Sample weight: 0.1 Elephant type: Afric
浏览 1提问于2012-08-26得票数 3
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我使用可训练的Weka分割插件在imageJ中对图像进行了分类，并得到了一个arff文件。其目的是识别特定对象是否在图像中，因此我有两个类:对象和非对象。
如何在Java中使用此文件对新图像进行分类，查看对象是否在图像中？有可能做到吗？
浏览 5提问于2017-04-19得票数 1
我有一个特征数据集'X‘和标签数据集'Y’。现在，在这个问题上，我只允许使用X数据集，并且只允许使用Y作为参考。
我使用sklearn的Kmeans算法来预测特征数据集的标签。但是，在比较使用已经分配的标签的派生标签时，Kmeans错误地对大约40%的标签进行了分类。
因此，我决定使用Kmeans来导出标签，并使用X和派生标签来拟合和预测分类算法，目的是获得更高的精度。
这个策略会起作用吗?有人能建议我一个很好的分类算法，我可以用于这个目的吗？谢谢。
浏览 5提问于2014-12-07得票数 0
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朴素贝叶斯文本分类算法
、、、、
你在那儿！我只需要在Java中实现朴素贝叶斯文本分类算法的帮助，就可以测试我的数据集，以供研究之用。必须在Java中实现该算法，而必须使用Weka或Rapid工具来获得结果！
我的数据集有以下类型的数据：
Doc Words Category
意味着我对每个训练(字符串)都有预先知道的训练单词和类别。一些数据集如下：
Doc Words Category
Training
浏览 5提问于2015-01-08得票数 5
2回答
我如何计算准确度？
、、、
我正处于Java支持向量机实现的最后阶段。
我有10个数据集，其中3 points错误分类。
那么，找到精确性的方程式是什么呢？
浏览 1提问于2013-11-08得票数 0
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1回答
我目前正在做硕士论文，在毕业后，我的导师提出了一些问题。我已经回答了大部分的问题，但只剩下一个问题，我不知道如何回答。
我的硕士论文是将给定的医学数据分类为癌症或免疫，预处理后的数据点的可视化看起来如下所示，
📷
现在，我已经使用支持向量机与核、决策树和随机森林算法对数据点进行分类，它们获得了很好的精度和F1评分，但我的主管提出了以下问题
我几乎可以通过绘制三条垂直线来完美地分类这些数据。相反，提供了非常复杂的决策树。应该讨论为什么绘制这三条垂直线是不合适的，或者如果是，为什么算法找不到它们。根据决策树分类器的质量应与我提出的简单方法进行比较。
。
所以你能不能分享一下你对这个问题的了解并帮助
浏览 0提问于2022-10-30得票数 1
1回答
当使用支持向量机-OVR(Ove Rest)进行多类分类时，对n分类器进行训练，n等于类数.第一个分类器基本上是计算I类和包含所有其他分类器的类之间的二进制分类。
然后，为了预测一个新的数据样本，对所有的n分类器进行测试，并基于对每个分类器的置信度估计，返回最可能的类。例如，class1 = 0.59，class2 = 0.61，以此类推，与关联的最大概率对应的输出类。
我想知道每个分类器的置信度是如何计算的。我试着阅读中的文档，但我看不出predict函数如何计算每个分类器。换句话说，如果class1 = 0.59，如何计算0.59？生成它的原始值是哪个？样本与超平面的欧几里德距离是多少？
浏览 4提问于2020-11-24得票数 2
1回答
我正在研究一个包含22个特征的不平衡天气数据的分类(3类)。即使应用PCA和the，数据也是重叠的。到目前为止，最优的分类分数是使用基于树的方法。为什么会有这样的PCA绘图，我能实现什么技术来获得超过80%的准确性？
📷
📷
浏览 0提问于2021-10-26得票数 1
1回答
我的同事提到，一个数据科学项目正在使用SGD分类器。
因此，我开始阅读有关GD/SGD的文章，并遇到了一个不错的文章，它使用支持向量机和GD进行文本分类。
在文章末尾，作者提到：
我们从一堆要训练的文件开始。然后，我们将每个文档表示为数字向量，您可以选择将它们分割成n克，然后用TF-下手称这些n克。现在我们有了一个数值表示，我们可以给出程序的训练数据，并使它的猜测每次。根据程序的错误程度，程序根据错误进行调整，以便在下一次使用梯度下降进行更好的预测。它使用支持向量机( SVMs )跟踪学习，并通过在图中“绘制”新的数据点并查看它是在右边还是在决策边界的左边，用SVM模型进行预测。
这篇文章没有
浏览 0提问于2020-02-06得票数 1
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我使用多类分类器(支持向量机，通过一个-Vs-所有)来分类数据样本。假设我目前有不同的n类。
但是，在我所面临的场景中，一个新的数据样本可能属于以前从未见过的新类n+1。
所以我想你可以说我需要一种在线学习的形式，因为在开始的时候没有适合以后出现的所有数据的不同的训练集。相反，我需要支持向量机来动态地适应未来可能出现的新类。
所以我想知道我能不能.
确定一个新的数据示例并不完全适合现有的类，而是应该创建一个新的类。
将该新类集成到现有的分类器中。
我隐约想出了几个解决这个问题的方法：
如果没有一个二进制支持向量机分类器(在OVA情况下每个类都有一个)对新数据样本预测相当高的
浏览 3提问于2015-12-13得票数 11
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