基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法
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1 朴素贝叶斯算法及原理概述
1.1 朴素贝叶斯简介
◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理
和特征条件独立假设
的一种分类方法
◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法
◆ 朴素贝叶斯算法实现简单,效果良好,是一种常用的机器学习方法
1.2 贝叶斯定理
◆ 朴素贝叶斯算法的一个基础是贝叶斯定理
贝叶斯定理(英语:Bayes' theorem)是[概率论]中的一个[定理],描述在已知一些条件下,某事件的发生概率。
比如,如果已知某癌症与寿命有关,使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄,来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
通常,事件A在事件B已发生的条件下发生的概率,与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。
然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。
贝叶斯公式的一个用途,即通过已知的三个概率而推出第四个
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写给大数据开发初学者的话
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