如何在 CoreML 中使用朴素贝叶斯二元分类？
How to use Naive Bayes Binary Classification in CoreML?
我正在尝试在 CoreML 中构建数字分类模型，并想使用朴素贝叶斯分类器，但找不到如何使用它。我的算法使用的是朴素贝叶斯
目前，coremltools 仅支持以下类型的分类器：
- 支持向量机 (scikitlearn)
- 神经网络（Keras、Caffe）
- 决策树及其集合（scikitlearn、xgboost）
- 线性和逻辑回归 (scikitlearn)
但是，自己在 Swift 中实施朴素贝叶斯并不难，请查看此 implementation, for example。
我正在尝试在 CoreML 中构建数字分类模型，并想使用朴素贝叶斯分类器，但找不到如何使用它。我的算法使用的是朴素贝叶斯
目前，coremltools 仅支持以下类型的分类器：
- 支持向量机 (scikitlearn)
- 神经网络（Keras、Caffe）
- 决策树及其集合（scikitlearn、xgboost）
- 线性和逻辑回归 (scikitlearn)
但是，自己在 Swift 中实施朴素贝叶斯并不难，请查看此 implementation, for example。