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Projektbeschreibung

Reverend is a general purpose Bayesian classifier written in Python. It is designed to be easily adapted for your application and is not tied to email.

Systemanforderungen

Die Systemvoraussetzungen sind nicht definiert
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2003-10-06 03:44
0.2.4

Diese Veröffentlichung fügt Funktionalität benötigt der Nutzer. Es gibt Methoden Dienstprogramm zum Entfernen, Umbenennen und Zusammenlegung Pools: removePool (), renamePool () und mergePools (). Es gibt auch Utility-Methoden für die Prüfung von Daten-Pool, poolData () und poolTokens (). Alle diese Methoden zu Pool-Namen als Argumente.
Tags: Minor feature enhancements
This release adds functionality requested by users. There are utility
methods for removing, renaming, and merging Pools: removePool(),
renamePool(), and mergePools(). There are also utility methods for
inspecting pool data, poolData() and poolTokens(). All of these
methods take pool names as arguments.

2003-09-02 13:38
0.2.3

Diese Version ist es möglich, einen Iterator von Token übergeben, und bietet Unterstützung für Divmod Quotient.
Tags: Minor feature enhancements
This version makes it possible to pass an iterator of
tokens, and includes support for Divmod Quotient.

2003-08-18 11:26
0.2.2

Sie können nun "vergessen" Training mit Bayes.untrain ().
Tags: Minor feature enhancements
You can now "forget" training with
Bayes.untrain().

2003-06-19 10:37
0.2

Diese Version beinhaltet jetzt einen grundlegenden, für allgemeine Zwecke, Schulung und Prüfung UI in Tkinter geschrieben. Es ist auch steckbar, BIETEN mehr Flexibilität bei der rohen statistischen Daten gespeichert werden, zB Unterstützung mit einer SQL-DB.
Tags: Major feature enhancements
This version now includes a basic, general purpose,
training, and testing UI written in Tkinter. It is also
more pluggable, affording more flexibility in how the
raw statistical data is stored, e.g. backing it with a SQL
DB.

2003-05-20 03:20
0.1

Tags: Initial freshmeat announcement

Project Resources