Mahout朴素贝叶斯文本分类
Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法，是按照《Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers》实现的。分为三个模块：训练、测试和分类。该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理，而后介绍MapReduce实现的思路。html 1、MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 （一）预处理
相关文章
- 1. NLP1(朴素贝叶斯文本分类)
- 2. 短文本分类-朴素贝叶斯
- 3. 文本分类(4)——朴素贝叶斯
- 4. 朴素贝叶斯与文本分类
- 5. 朴素贝叶斯/SVM文本分类
- 6. 朴素贝叶斯分类
- 7. 分类-朴素贝叶斯
- 8. 贝叶斯分类器（一）：朴素贝叶斯分类器与半朴素贝叶斯分类器
- 9. 【朴素贝叶斯】实战朴素贝叶斯_基本原理
- 10. 【朴素贝叶斯】Part1——朴素贝叶斯基本原理
- 更多相关文章...
- • XSD 仅含文本 - XML Schema 教程
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Git五分钟教程
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. NLP1(朴素贝叶斯文本分类)
- 2. 短文本分类-朴素贝叶斯
- 3. 文本分类(4)——朴素贝叶斯
- 4. 朴素贝叶斯与文本分类
- 5. 朴素贝叶斯/SVM文本分类
- 6. 朴素贝叶斯分类
- 7. 分类-朴素贝叶斯
- 8. 贝叶斯分类器（一）：朴素贝叶斯分类器与半朴素贝叶斯分类器
- 9. 【朴素贝叶斯】实战朴素贝叶斯_基本原理
- 10. 【朴素贝叶斯】Part1——朴素贝叶斯基本原理