訓練語料格式 自定義五個類別及其標簽：0 運費、1 寄件、2 人工、3 改單、4 催單、5 其他業務類。 從原數據中挑選一部分作為訓練語料和測試語料 建立模型測試並保存 import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes import ...

條件概率 •設A，B為任意兩個事件，若P(A)>0，我們稱在已知事件A發生的條件下，事件B發生的概率為條件概率，記為P(B|A)，並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

1、朴素貝葉斯算法介紹 一個待分類項x=（a,b,c...），判斷x屬於y1,y2,y3...類別中的哪一類。 貝葉斯公式： 算法定義如下： （1）、設x={a1, a2, a3, ...}為一個待分類項，而a1, a2, a3...分別為x的特征 （2）、有類別集合C={y1 ...

葉斯卻是生成方法，這種算法簡單，也易於實現。 1.基本概念 朴素貝葉斯：貝葉斯分類是一類分類算法的 ...

朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯模型是文本領域永恆的經典，廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題，第一個需要想到的方法就是朴素貝葉斯，它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類，朴素貝葉斯 ...