Decider 使用与技术文档
2024-12-23 00:45:28作者:乔或婵
1. 安装指南
要安装Decider库,您可以使用Ruby的包管理器gem。在终端中执行以下命令:
gem install decider
如果您打算使用Decider进行邮件分类,建议您安装Moneta gem以支持持久化存储:
gem install moneta
确保您使用的是Ruby 1.9或Jruby,因为这些实现针对Decider进行了优化。
2. 项目使用说明
Decider是一个Ruby的机器学习库,旨在简化机器学习任务,特别是文本分类。以下是一个快速入门示例:
首先,创建一个分类器实例:
c = Decider.classifier(:spam, :ham)
接着,您可以向分类器添加示例文本:
c.spam << "some spammy text"
c.ham << "some hammy goodness"
然后,您可以询问分类器某个文本是否为垃圾邮件:
c.spam?("more spammy text") # 返回 true 或 false
Decider的默认配置作为邮件垃圾邮件分类器大约有96%的准确率。
Decider还支持多种文本处理选项,如分词、去除停用词、词干提取和n-gram生成。以下是一个配置示例:
c = Decider.classifier(:spam, :ham) do |doc|
doc.plain_text
doc.ngrams(2..3)
doc.stem
end
3. 项目API使用文档
以下是Decider库的一些核心API用法:
classifier(type1, type2, &block):创建一个新的分类器实例,其中type1和type2是分类的类型,&block是一个可选的代码块用于自定义文档处理流程。<< (text):向分类器添加文本。左侧的<<操作符可以将文本添加到分类器的相应类别中。spam?(text):判断给定的文本是否为垃圾邮件。classify(text):返回文本的分类。term_frequency:返回每个类别中文档的词频统计。
更多API详情,请参考官方文档。
4. 项目安装方式
Decider可以通过Ruby的Gem系统安装。确保您的环境中已安装Ruby和gem工具,然后按照以下步骤操作:
# 更新gem系统
gem update --system
# 安装Decider
gem install decider
# 如果需要Moneta支持持久化存储
gem install moneta
在安装之后,您可以通过require 'decider'在您的Ruby脚本中引入Decider库,并开始使用它进行文本分类。
以上就是Decider库的安装和使用指南。祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
880
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
439
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
305
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
221