Spark中常见的三种分类模型:线性模型、决策树和朴素贝叶斯模型。 线性模型，简单而且相对容易扩展到非常大的数据集；线性模型又可以分成：1.逻辑回归；2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题)，但是在很多情况下性能很 ...
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2017-05-01 21:03:14
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#coding=utf-8 #Naive Bayes #Calculate the Prob. of class:clsdef P(data,cls_val,cls_name="class"): cnt = 0.0 for e in data: if e[cls_name] == cls_val: ...
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2017-04-25 23:31:06
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为了完成自己的毕业论文，不得不接触这个朴素贝叶斯分类算法。。。真是惭愧啊（快毕业了才学这个。。。还初识） 哈哈，不过只要肯学什么时候都不会晚 要想完全理解这个算法，必须先去百度一下 原来朴素贝叶斯分类算法是借用到了贝叶斯定理，那什么是贝叶斯定理呢...不多BB， 先看一看什么是条件概率：P(A|B) ...
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2017-04-22 18:53:52
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作者：桂。 时间：2017-04-20 18:31:37 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6740308.html 前言 本文为《统计学习方法》第四章：朴素贝叶斯（naive bayes），主要是借助先验知识+统计估计，本文主要论述其分类的思路。全文包括 ...
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2017-04-20 20:44:13
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朴素贝叶斯分类所有贝叶斯分类都是基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中运用广泛简单的一种，另外，它还基于特征条件独立假设。贝叶斯定理贝叶斯定理是计算条件概率的公式，条件概率即是事件B发生的前提下...
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2017-04-19 10:24:39
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ML3.1 介绍e1071包实施朴素贝叶斯分类的函数，本例使用klaR包中的NaiveBayes函数，因为该函数较之前者增加了两个功能，一个是可以输入先验概率，另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数。为了避免过度拟合，在训练时还要将数据分割进行多重检验，所以我们还使用了caret包的一些函数进 ...
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2017-04-19 09:33:51
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在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。决策树模型通过构造树来解决分类问题。首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。在分 类问题 ...
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2017-04-17 10:01:42
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朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法, 具体见上一节。 算法包：e1071 函数：navieBayes(formule,data,laplace=0,...,subset,na.action=na.pass) Formule: 公式的形式：class~x1 + x2 + ..... ...
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2017-04-10 23:38:50
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贝叶斯网络
序：
上上周末写完上篇朴素贝叶斯分类后，连着上了七天班，而且有四天都是晚上九点下班，一直没有多少时间学习贝叶斯网络,所以更新慢了点，利用清明节两天假期，花了大概七八个小时，写了这篇博客，...
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2017-04-08 21:48:51
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首先在贝叶斯分类器之前先说贝叶斯理论 (1)贝叶斯分类器 假设有N种可能的分类标记，即为y={c1,c2,...,cN} λij 是将一个真实的标记cj的样本误分类为ci发损失，后验概率P(ci|x)可获得样本x分类为ci的期望，则在样本x上的“条件风险”是 我们需要最小化这个风险，也就是在每个样本 ...
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2017-04-05 20:11:10
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