朴素贝叶斯是一种经典的分类方法，其原理在高中或大学的概率论部分学习了很多了，下面开始介绍在Spark环境下使用MLlib来使用Naive Bayes来对网站性质进行分类判断。 第一步：导入库函数 import sys from time import timeimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pysp
题目描述 长者在上网时，最喜欢看年轻人搞大新闻。在一个新闻网页上，一开始有$n$条大新闻，每个新闻都有一个为正整数的$naive$值，按顺序有$m$个事件发生。总共有$3$种事件：$1.$最开始的大新闻被删除。$2.$一个$naive$值为$x$的大新闻被添加到最前面。$3.$长者询问从第$l$到第$r$个大新闻
原文链接：http://www.cnblogs.com/nickchan/archive/2011/10/08/3104474.html The naive digital communications layer: The first layer of the onion introduces the digital transmission of data, and discusses how bits of information may be c
朴素贝叶斯库类的三类算法小结，参数说明 朴素贝叶斯原理
对于给定的训练数据集，朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 一、目标 设输入空间是n维向量的集合，输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}。X是定义在上的随机变量，Y是定义在上的随机变量。P(X
