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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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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我理解的朴素贝叶斯模型 我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算 ...
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2017-03-23 23:25:15
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52469064独立性质的利用条件参数化和条件独立性假设被结合在一起，目的是对高维概率分布产生非常紧凑的表...
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2016-09-08 13:10:42
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昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集，想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别。这些数据集是从28×28像素大小的手写数字灰度图像中得来，其中训练数据第一个元素是具体的手写数字，剩下的784个元素是手写数字灰度图像每个像素的灰度值，范围为[0,255]，测试数据则没有训练数据中的第一个元素，只包含784个灰度值。现在我打算使用Spark MLlib中提供的朴素贝叶...
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2016-05-12 11:27:56
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该系列来自于我《人工智能》课程回顾总结，以及实验的一部分进行了总结学习机垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例，本文首先回顾了概率论的基本知识、则以及朴素贝叶斯模型的思想。最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现1.概率1.1 条件概率定义：事件B发生的情况下，事...
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2015-09-18 20:18:07
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垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现...
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2015-06-07 12:38:08
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算法简单介绍NBC是应用最广的分类算法之中的一个。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同一时候，NBC模型所需预计的參数非常少，对缺失数据不太敏感，算法也比較简单。算法如果给定目标值时属性之间互相条件独立。算法输入训练数据T={(x1,y1),(x2,y2),…...
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2014-08-16 22:26:21
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算法简介
NBC是应用最广的分类算法之一。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
算法假设
给定目标值时属性之间互相条件独立。
算法输入
训练数据 T={(x1,y1),(x2,y2),……,(xn,yn)}
待分类数据x0=(x0(1),x0(2),……,x0(n)...
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2014-07-28 16:17:13
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