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Projektbeschreibung

libbnr is an implementation of the Bayesian Noise Reduction (BNR) algorithm. All samples of text contain some degree of noise (data which is either intentionally or unintentionally irrelevant to accurate statistical analysis of the sample where removal of the data would result in a cleaner analysis). The Bayesian noise reduction algorithm provides a means of cleaner machine learning by providing more useful data, which ultimately leads to better sample analysis. With the noisy data removed from the sample, what is left is only data relevant to the classification. libbnr can be linked in with your classifier and called using the standard C interface.

Systemanforderungen

Die Systemvoraussetzungen sind nicht definiert
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2005-01-03 22:26
2.0.3

Ein kritischer Fehler verursacht einen ungültigen Speicherzugriff auf bnr_hash_destroy read () wurde behoben.
Tags: Minor bugfixes
A critical bug causing an invalid memory read on bnr_hash_destroy() has been fixed.

2005-01-02 09:47
2.0.2

Einige kleinere Änderungen an der API wurden auf die Bedürfnisse von einigen Filter unterbringen. Einige Symbole wurden umbenannt, um Konflikte mit anderen Bibliotheken zu vermeiden.
Tags: Minor bugfixes
Some minor changes to the API were made to accommodate
needs by some filters. Some symbols were also renamed to
avoid conflict with other libraries.

2004-12-29 04:47
2.0.0

Diese Version verwendet eine rein statistische Methode der Rauschunterdrückung mit einem Muster Lern-und Konsistenzprüfung Ansatz. Patterns of p-Wert-Tupel erzeugt und als metatokens innerhalb der Klassifikator gelernt. Die Disposition der Muster werden dann auf die p-Werte im Vergleich der Zeichen, die in das Muster. Unstimmigkeiten über eine Ausschlusswirkung Radius werden dann als Rauschen eliminiert.
Tags: Major feature enhancements
This version employs a purely statistical method of noise
reduction using a pattern learning and consistency checking
approach. Patterns of p-value tuples are generated and
learned as metatokens within the classifier. The disposition
of patterns are then compared against the p-values of the
tokens included in the pattern. Any inconsistencies
exceeding an exclusionary radius are then eliminated as
noise.

2004-07-26 16:39
1.2

Einige Bugs in der ersten Version des Algorithmus wurden repariert. Der Code wurde auf Version 1.2 des Algorithmus verbessert.
Tags: Major bugfixes
Some initial release bugs in the algorithm were
repaired. The code was upgraded to v1.2 of the
algorithm.

2004-07-22 19:12
1.0.0

Tags: Initial freshmeat announcement

Project Resources