我正在寻找一种方法来获取 DataFrame 中一列字符串中的唯一单词列表。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('FinalStemmedSentimentAnalysisDataset.csv', sep=';',dtype=
{'tweetId':int,'tweetText':str,'tweetDate':str,'sentimentLabel':int})
tweets = {}
tweets[0] = df[df['sentimentLabel'] == 0]
tweets[1] = df[df['sentimentLabel'] == 1]
我使用的数据集来自此链接：http : //thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/
我得到了这个带有可变长度字符串的列，我想获得该列中每个唯一单词的列表及其计数，我怎样才能得到它？我在 python 中使用 Pandas，原始数据库有超过 100 万行，所以我还需要一些有效的方法来足够快地处理它，并且不会使代码运行太长时间。
列的示例可以是：
为我的 apl 朋友感到难过。
天哪，这太可怕了。
这是什么新歌？
列表可能类似于。
[is,so,sad,for,my,apl,friend,omg,this,terrible,what,new,song]
我想为我的计算机科学论文改进一些关于朴素贝叶斯算法的东西,我正在阅读有关内核技巧以及它如何改进SVM和其他机器学习算法的内容.这一切都准备好了吗？任何其他方法来改善朴素贝叶斯算法或其他类别？
我有一个要执行的贝叶斯算法程序，我使用的是 python 3
import numpy as np
import csv
import pandas as pd
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination
heartDisease = pd.read_csv('heart.csv')
heartDisease = heartDisease.replace('?',np.nan)
print('Few examples from the dataset are given below')
print(heartDisease.head())
model = BayesianModel([('age','trestbps'),('age','fbs'),('sex','trestbps'),('exang','trestbps'),('trestbps','heartdisease'),('fbs','heartdisease'),('heartdisease','restecg'),('heartdisease','thalach'),('heartdisease','chol')])
print('\nLearning CPD using Maximum likelihood estimators')
model.fit(heartDisease,estimator=MaximumLikelihoodEstimator)
print('\n Inferencing with Bayesian Network:')
HeartDisease_infer = VariableElimination(model)
print('\n 1. Probability of HeartDisease given Age=28')
q=HeartDisease_infer.query(variables=['heartdisease'],evidence={'age':28})
print(q['heartdisease'])
print('\n 2. Probability of HeartDisease given cholesterol=100')
q=HeartDisease_infer.query(variables=['heartdisease'],evidence={'chol':100})
print(q['heartdisease'])
当我运行贝叶斯网络程序时收到的错误是：
TypeError Traceback (most …是否有一个 R 函数可以从数据框中选择 N 个随机列？我正在尝试检查用于贝叶斯网络结构学习的 Sparsebn 包的时间复杂度
我已经尝试过了，但是该算法不仅选择 N 列，还选择 N 行。如何解决这个问题？
library(sparsebn)
library(igraph)
library(graph)
df <- read.csv("data/arth150.csv", header = TRUE, sep = ",", check.names = FALSE)
df <- as.data.frame(unclass(df), stringsAsFactors = TRUE)
experiment_range <- list(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 106)
timelist <- list()
for (i in experiment_range) {
rand_df <- df[sample(ncol(df), size=i), ]
start_time <- Sys.time()
dat <- sparsebnData(rand_df, type = 'c')
dags <- estimate.dag(data = dat)
end_time <- Sys.time()
ctime <- end_time - …谁能给我一个贝叶斯网络和模糊逻辑用于入侵检测的例子？
我正在努力弄清楚如何使用它.还有任何代码吗？
多谢你们.
matlab bayesian bayesian-networks fuzzy-logic neural-network
我搜索并看到了一些关于此事的问题，但没有答案（由于问题是一年多前提出的，我希望事情有所改变）
我正在寻找一个库来从连续变量文件推断贝叶斯网络，是否有任何人遇到过的简单\开箱即用的东西？例如，我尝试过 pyAgrum 但是当我运行时
pyAgrum.BNLearner(numdata).learnDAG()
我明白了
异常：[pyAgrum] 类型错误：无法对连续变量执行计数。不幸的是以下变量是连续的：V0
已经尝试过几个库，但它们似乎都只适用于离散变量，希望提前得到一些帮助。