自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(1)
  • 收藏
  • 关注

原创 SPARK朴素贝叶斯实现原理

首先,来看贝叶斯公式 P(AT)=P(A/T)P(T)=P(T/A)P(A) 这里我们设定 P(A)=A类别出现的概率 P(T/A)=一批词汇(T)在A类别里面出现的概率 现在求P(A/T),即A类别在T词汇出现的情况下的概率 P(A/T) = P(T/A)P(A) / P(T) 同理,可以类似的算出P(B/T),即B类别在T词汇出现的情况下的概率 P(B/T) =

2016-11-05 08:41:59 380

空空如也

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除