输入数据说明数据:天气情况和每天是否踢足球的记录表 日期 踢足球 天气 温度 湿度 风速 1号 否(0 ...
训练语料格式 自定义五个类别及其标签: 运费 寄件 人工 改单 催单 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 org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator im ...
2018-06-26 17:22 0 942 推荐指数:
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二.代码实现【python】 三.结果【python】 四.代码实现【Spark】 五.模拟源码实现【Spark】 六.结果【Spark】 ...
基于ml的spark中文文本分类(朴素贝叶斯) 中文分词的流程和语料库的获取可以参考 https://www.cnblogs.com/DismalSnail/p/11801742.html 这里展示一下spark新的机器学习包ml的使用,分词工具为HanLP(详见 https ...
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 ...
目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...
1. 贝叶斯定理 条件概率公式: 这个公式非常简单,就是计算在B发生的情况下,A发生的概率。但是很多时候,我们很容易知道P(A|B),需要计算的是P(B|A),这时就要用到贝叶斯定理: 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了,其流程可以简单的用一张图来表示 ...
先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...