mahout贝叶斯分类结果解析

最新推荐文章于 2021-01-11 23:34:20 发布
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#数据挖掘

本文详细介绍了 Mahout 的背景、核心算法及其实现原理，并探讨了 Mahout 在实际项目中的应用案例。
http://www.07net01.com/linux/mahoutbeiyesisuanfakaifasilu_tuozhanpian_1_584428_1379145381.html  
Mahout的BreimanExample例子分析
jianjian1992的专栏
08-29 1546
Mahout的BreimanExample例子执行了 Leo Breiman: Random Forests. Machine Learning 45(1): 5-32 (2001)这篇论文的测试。 对它的分析我分为3个部分 - 森林生成的Iteration部分 - BreimanExample的测试执行部分 - 命令行执行部分Iteration部分迭代函数如下，对于训练数据集
独家 | 手推贝叶斯分析：基于真实示例的贝叶斯分析分步演练
数据派THU
02-09 505
作者：ChristianGraf翻译：Kay校对：陈丹本文约2800字，建议阅读8分钟。在本文中，您将通过一个真实示例来学习如何使用贝叶斯分析。介绍与纯频率论方法相比，贝叶斯分析提供了从...
mahout贝叶斯分类code example
myProgrames的博客
06-25 480
http://www.07net01.com/linux/mahoutbeiyesisuanfakaifasilu_tuozhanpian_1_584428_1379145381.html
mahout-examples-0.10.1-job.jar
06-17
mahout-examples-0.10.1-job.jar　已经包含分词程序，替换掉mahout默认的jar包
贝叶斯分类小结
ahilll的博客
11-20 390
在《贝叶斯之朴素理解》比较详细地总结了一个朴素贝叶斯。这里再对非朴素贝叶斯做一个小结，以了结贝叶斯分类。 1、非朴素贝叶斯公式 1.1 高维高斯分布 在此之前，我们同样先需准备一些数学知识，高维高斯概率分布，或者也叫做联合高斯概率分布，它有如下公式 \[ p(\mathbf{x})=\frac{1}{\sqrt{(2\pi)^n|\Sigma|}}\exp\left(-\frac{1}{2}(...
Mahout Local模式 执行example的注意点
wujay
07-25 216
在export MAHOUT_LOCAL=true后，执行.sh时，出现Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/util/ProgramDriver，意思是找不到hadoop的jar文件，可以在mahout-examples-0.7-job.jar中更新META-INF/MAIN...
Mahout贝叶斯文本分类器构建实例与源码分析
甘道夫通过Mahout构建贝叶斯文本分类器的案例详解涉及到了几个关键的IT知识领域，包括文本分类、机器学习、Apache Mahout框架以及贝叶斯分类算法。下面将详细介绍这些知识点： 1. 文本分类（Text Classification）...
【甘道夫】通过Mahout构建贝叶斯文本分类器案例详解 -- 配套源码
01-15
在本教程中，我们将深入探讨如何使用Apache Mahout框架构建一个贝叶斯文本分类器。Apache Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，它提供了一系列的算法，包括聚类、分类和协同过滤，用于大数据分析。贝叶斯分类器是...
甘道夫带你深入剖析Mahout贝叶斯文本分类器构建案例
请注意，由于文件中仅提供了两个压缩包子文件的名称，我们将主要讨论在Mahout环境下构建贝叶斯文本分类器的相关知识点，而不是具体分析这两个文件。 Apache Mahout是一个旨在构建可伸缩机器学习算法的库，其特别之...
Mahout中贝叶斯分类算法原理与应用
在Mahout这一由Apache基金会开发的可扩展机器学习库中，贝叶斯分类算法被广泛应用于文本分类、垃圾邮件识别、情感分析等实际场景。Mahout最初设计的目标是为大规模数据集提供高效的机器学习解决方案，尤其是在Hadoop...
甘道夫：Mahout实现贝叶斯文本分类器详解及代码
在深入分析【甘道夫】通过Mahout构建贝叶斯文本分类器案例详解--配套代码这一主题之前，首先需要明确几个关键的IT知识点。本篇将围绕Mahout、贝叶斯文本分类器、以及相关的编程实践详细展开。 ### Mahout简介 ...
beiyesi_贝叶斯公式计算器_
10-01
输入划分大小与各事件概率后能计算出该事件发生属于各个划分的概率
贝叶斯(02) 理解贝叶斯
Adelaide_Guo的博客
12-16 1329
导读 上一篇文章已经将简单的介绍了条件概率、全概率公式，并且由其二者推导出了我们的主题贝叶斯公式，这一篇文章通过几个实例(从考研复习题目中扒拉出来的)，从题目中更好的理解一下这三者的关系和应用。  回顾 首先简略回顾一下，全概率和贝叶斯。其实这两者是密不可分的，互相之间是一个顺序问题，全概率反过去就是贝叶斯，这类问题只需要区分清楚是知道原因求结果，还是知道结果寻原因就可以了。全概率公式是计算
从贝叶斯定理说开去
dawuafang
10-22 3280
从贝叶斯定理说开去 罗朝辉 (http://kesalin.github.io/) CC 许可，转载请署名并保留出处 简介 贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介： 所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章...
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
weixin_34248849的博客
09-17 3854
0、写在前面的话       我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。       一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决...
贝叶斯分类算法
nextdoor6的博客
10-07 6231
贝叶斯公式 公式描述： 公式中，事件Bi的概率为P(Bi)，事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi)，事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。是一种贝叶斯分类算法中最简单、最常用的一种分类算法。分类算法的任务就是构造分类器。 通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道： P( Category ...
朴素贝叶斯算法
不积跬步，无以至千里
07-07 3万+
本文参考唐宇迪的课程，博客https://www.zhoulujun.cn/html/theory/math/2017_0913_8050.html 目录 贝叶斯算法概述 贝叶斯算法的提出： 贝叶斯定理 贝叶斯推导实例 男生、女生穿长裤 拼写纠错实例 贝叶斯算法概述 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸出黑球的概率...
贝叶斯网络推理算法简单罗列
热门推荐
彬彬有礼的专栏
03-04 3万+
题目：贝叶斯网络推理算法简单罗列        上一篇《贝叶斯网络与最大可能解释(MPE)问题》理清了最大可能解释（Most Probable Explanation, MPE）的概念，接下来准备在MATLAB中基于工具箱FullBNT-1.0.4实现贝叶斯网络推理，但在此之前还是走马观花式地看一下贝叶斯网络推理算法，本篇取名为“罗列”意味着非常简略的提及一下，因此不要期待能够学得什么具体内容，仅...
Latex期末报告——朴素贝叶斯法
RealCoder的博客
01-11 1076
\documentclass[11pt,a4paper]{article} \usepackage{CJK,CJKnumb} \usepackage{color} % 支持彩色 \usepackage{indentfirst} %首行缩进宏包 \usepackage{latexsym,bm} % 处理数学公式中和黑斜体的宏包 \usepackage{amsmath,amssymb} % AMSLaTeX宏包 用来排出更加漂亮的公式 \usepackage{gra.
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