返回信息流我刚开始学习accord.net 按照教程https://github.com/accord-net/framework/wiki/Classification 一步一步来但是在开始的朴素贝叶斯分类中的代码就有问题了，而且在百度和google找不到对这个问题的解答。以下是代码和报错： double[][] inputs = new double[10][];
inputs[0] = new double[] { 34, 1, 1 };
inputs[1] = new double[] { 35, 2, 2 };
inputs[2] = new double[] { 36, 3, 3 };
inputs[3] = new double[] { 37, 8, 4 };
inputs[4] = new double[] { 38, 9, 5 };
inputs[5] = new double[] { 39, 10, 6 };
inputs[6] = new double[] { 40, 7, 7 };
inputs[7] = new double[] { 41, 4, 8 };
inputs[8] = new double[] { 42, 5, 9 };
inputs[9] = new double[] { 43, 6, 10 };
int[] output = new int[] { 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3,1 };
var learner = new NaiveBayesLearning<NormalDistribution>();
var nb = learner.Learn(inputs, output);//此行出错
int[] answers = nb.Decide(inputs);
错误：+ 已引发: "Variance is zero. Try specifying a regularization constant in the fitting options." (System.ArgumentException) 异常消息 = "Variance is zero. Try specifying a regularization constant in the fitting options.", 异常类型 = "System.ArgumentException", 异常 WinRT 数据 = null 这该如何解决呢？ 谢谢！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #23749同步于 2017/4/20
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【问题】c# 中用accord.net 机器学习新手求助
CJH820
2017/4/20镜像同步0 回复
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