论文出处:http://www.cs.utexas.edu/~ml/papers/libra-sigir-wkshp-99.pdf引言这篇文章里面将会详细介绍基于多项式贝叶斯的内容推荐算法的符号以及术语，公式推导以及核心思想，学习如何从文本分类的角度来实现物品推荐。详细了解算法过程后，你应该可以利用...
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2014-07-16 21:28:49
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1、线性分类器（Linear Regression） 1.1贝叶斯分类器 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设； 局限性： （1）要求自变量和因变量之间满足线性关系； （2）因变量是定量变量，不可以是分类变量；如果因变量是分类变量，必须用l...
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2014-07-16 21:09:56
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1 概述
该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了，以前只知道个皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点，一步步来看里面到底是个什么情况。
2 为什么要使用MapReduce
Map/Reduce，是一种模式，适合解决并行计算的问题，比如TopN、贝叶斯分类等。注意，是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不...
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2014-07-12 21:31:22
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基于搜狗语料库，建立的一个新闻分类系统；类别包括：classifierMap.put(0, "IT"); classifierMap.put(1, "体育"); classifierMap.put(2, "健康"); classifierMap.put(3, "军事"); class...
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2014-07-09 23:08:04
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-09 15:36:36
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原理
在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。
x的集合记为X，...
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2014-07-08 13:55:28
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-07 18:07:11
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引言如果你对naive bayes认识还处于初级阶段，只了解基本的原理和假设，还没有实现过产品级的代码，那么这篇文章能够帮助你一步步对原始的朴素贝叶斯算法进行改进。在这个过程中你将会看到朴素贝叶斯假设的一些不合理处以及局限性，从而了解为什么这些假设在简化你的算法的同时，使最终分类结果变得糟糕，并针对...
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2014-07-07 10:44:41
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１ 如何将高版本的ｊｄｋ通过Eclipse编译为较低版本的2 当前ＳＡＥ支持的jdk版本是1.6还有web项目war包不能是3.0版本及以上，必须编译为较低版本3 No context on this server matched or handled this request问题：有的是jdk版本...
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2014-07-06 14:16:03
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-03 22:53:16
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