Mahout樸素貝葉斯文本分類
Mahout樸素貝葉斯文本分類算法 Mahout貝葉斯分類器按照官方的說法，是按照《Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers》實現的。分爲三個模塊：訓練、測試和分類。該文檔首先簡要介紹樸素貝葉斯的基本原理，而後介紹MapReduce實現的思路。html 1、MapReduce 樸素貝葉斯算法實現 （一）預處理
相關文章
- 1. NLP1(樸素貝葉斯文本分類)
- 2. 短文本分類-樸素貝葉斯
- 3. 文本分類(4)——樸素貝葉斯
- 4. 樸素貝葉斯與文本分類
- 5. 樸素貝葉斯/SVM文本分類
- 6. 樸素貝葉斯分類
- 7. 分類-樸素貝葉斯
- 8. 貝葉斯分類器（一）：樸素貝葉斯分類器與半樸素貝葉斯分類器
- 9. 【樸素貝葉斯】實戰樸素貝葉斯_基本原理
- 10. 【樸素貝葉斯】Part1——樸素貝葉斯基本原理
- 更多相關文章...
- • XSD 僅含文本 - XML Schema 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Git五分鐘教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. NLP1(樸素貝葉斯文本分類)
- 2. 短文本分類-樸素貝葉斯
- 3. 文本分類(4)——樸素貝葉斯
- 4. 樸素貝葉斯與文本分類
- 5. 樸素貝葉斯/SVM文本分類
- 6. 樸素貝葉斯分類
- 7. 分類-樸素貝葉斯
- 8. 貝葉斯分類器（一）：樸素貝葉斯分類器與半樸素貝葉斯分類器
- 9. 【樸素貝葉斯】實戰樸素貝葉斯_基本原理
- 10. 【樸素貝葉斯】Part1——樸素貝葉斯基本原理