训练语料格式 自定义五个类别及其标签：0 运费、1 寄件、2 人工、3 改单、4 催单、5 其他业务类。 从原数据中挑选一部分作为训练语料和测试语料 建立模型测试并保存 import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes import ...

条件概率 •设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下 ...

朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

1、朴素贝叶斯算法介绍 一个待分类项x=（a,b,c...），判断x属于y1,y2,y3...类别中的哪一类。 贝叶斯公式： 算法定义如下： （1）、设x={a1, a2, a3, ...}为一个待分类项，而a1, a2, a3...分别为x的特征 （2）、有类别集合C={y1 ...

叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。 1.基本概念 朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的 ...

朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯的应用 朴素贝叶斯模型是文本领域永恒的经典，广泛应用在各类文本分析的任务上。只要遇到了文本分类问题，第一个需要想到的方法就是朴素贝叶斯，它在文本分类任务上是一个非常靠谱的基准(baseline)。 比如对于垃圾邮件的分类，朴素贝叶斯 ...