Naive Bayes在mapreduce上的实现 原文地址 http://www.cnblogs.com/sunrye/p/4553732.html Naive Bayes是比较常用的分类器,因为思想比较简单.之所以说是naive,是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的,这个假设使得分类变得很简单,但会损失一定的精度. 具体推导可以看<统计学习方法> 经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck).那么我们需要求先验概率也就是P(Y=ck)和求条件概率…

Naive Bayes是比较常用的分类器,因为思想比较简单.之所以说是naive,是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的,这个假设使得分类变得很简单,但会损失一定的精度. 具体推导可以看<统计学习方法> 经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck).那么我们需要求先验概率也就是P(Y=ck)和求条件概率p(X=x|Y=ck). 具体的例子以:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/17123…

介绍: Microsoft Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,可用于探索性和预测性建模. Naïve Bayes 名称中的 Naïve 一词派生自这样一个事实:该算法使用贝叶斯技术,但未将可能存在的依赖关系考虑在内. 和其他 Microsoft 算法相比,此算法所需运算量较少,因而有助于快速生成挖掘模型,从而发现输入列与可预测列之间的关系. 可以使用该算法进行初始数据探测,然后根据该算法的结果使用其他运算量较大.更加精确的算法创建其他挖掘模型. 算法的原理 在给定可预测…

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患…

1.前言: Naive Bayes(朴素贝叶斯)是一个简单的多类分类算法,该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的.Naive Bayes 训练主要是为每一个特征,在给定的标签的条件下,计算每个特征在该标签的条件下的条件概率.最后用这个训练后的条件概率去预测. 由于我使用的Spark的版本是1.3.0.它所包含的Naive Bayes是 Multinomial NB.截至到我写该篇文章,最新的Spark1.6.0包含multinomial naive Bayes and Bernoulli na…

Naive Bayes: 简单有效的常用分类算法,典型用途:垃圾邮件分类 假设:给定目标值时属性之间相互条件独立 同样,先验概率的贝叶斯估计是 优点: 1. 无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现. 2. 对分类器的学习情况有着比较简单的解释,可以简单的通过查询学习时计算的一些概率值来了解其分类原理. 缺点: 1. 假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. #################################W…

TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值.某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大. (1) 出现次数最多的词是----"的"."是"."在"----这一类最常用的词.它们…

    朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法,之所以称之为朴素,是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的,是一种典型的生成学习算法.所谓生成学习算法,是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求得后验概率P(X|Y).具体来说,利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计,得到联合概率分布:     概率估计可以是极大似然估计,或者贝叶斯估计.     假设输入 X 为n维的向量集合,输出 Y 为类别,X 和 Y 都是随机变量.P(X,Y)是X和Y的联合概率分布,训练数据集为:…

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 回到顶部 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏…

1,Bayes定理 P(A,B)=P(A|B)P(B); P(A,B)=P(B|A)P(A); P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B);    贝叶斯定理变形 2,概率图模型 2.1  定义 概率图模型是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型,是概率论与图论的结合.图中的节点表示随机变量,边表示随机变量之间的概率依赖关系.缺少边的节点表示满足条件独立假设. 2.2  随机变量的条件独立性 如果有P(A,B|C)=P(A|C)P(B|C),  则称在给定事件C的条件下,两个事件…