輸入數據說明數據:天氣情況和每天是否踢足球的記錄表 日期 踢足球 天氣 溫度 濕度 風速 1號 否(0 ...
訓練語料格式 自定義五個類別及其標簽: 運費 寄件 人工 改單 催單 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 org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator im ...
2018-06-26 17:22 0 942 推薦指數:
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二.代碼實現【python】 三.結果【python】 四.代碼實現【Spark】 五.模擬源碼實現【Spark】 六.結果【Spark】 ...
基於ml的spark中文文本分類(朴素貝葉斯) 中文分詞的流程和語料庫的獲取可以參考 https://www.cnblogs.com/DismalSnail/p/11801742.html 這里展示一下spark新的機器學習包ml的使用,分詞工具為HanLP(詳見 https ...
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 ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
1. 貝葉斯定理 條件概率公式: 這個公式非常簡單,就是計算在B發生的情況下,A發生的概率。但是很多時候,我們很容易知道P(A|B),需要計算的是P(B|A),這時就要用到貝葉斯定理: 2. 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類的推導過程就不詳述了,其流程可以簡單的用一張圖來表示 ...
先上問題吧,我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook,temperature,humidity,windy),並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...