Mahout分类算法学习之实现Naive Bayes分类示例

1.简介 (1) 贝叶斯分类器的分类原理发源于古典概率理论，是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)做了一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立，即给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立，即在属性间不存在依赖关系。朴素贝叶斯分类模型所需

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