我正在创建自己的Na ve Bayes分类器的实现。虽然我清楚它的行为和功能,但我担心的是培训和测试数据的性质。
我从亚马逊那里获得了几套产品评论。我要做的第一件事就是解析它们,即取等级(1到5星)和文本,我用正则表达式解析它们,只包含字母小写字符和空格。接下来,我将评级转换为极坐标值,因此1和2星变成“-”,而4和5星变成“+”。当使用百分比分割来生成培训和测试集时,两者是否应该包含相同比例的正面和负面评价(例如对培训的7次正面评价和7次负面
从这两条信息中,我需要随机生成多少条5星、4星、3星、2星和1星评论。这里有两个公式可以更好地解释问题到底是什么。Given Review Average (x)a = # of 5 star reviewse = # of 1 star reviews
a + b + c + d + e = total # of
假设我想为我的ASP.NET MVC网站构建一个评论系统。在我的Comment模型中,我希望保持对喜欢或不喜欢特定评论的用户的引用。public class Comment public int CommentId { get; set; } public string Body { get; set; }
public virtual ICollection<?> LikedUsers { get; set;