Spark機器學習介紹:單純貝氏(Naïve-Bayes)分類

單純貝氏（Naïve-Bayes）分析是簡單而且實用的分類方法。單純貝氏分類法是以貝氏定理（Bayes' theorem）為基礎。貝氏定理來自於18世紀數學家湯瑪斯‧貝耶斯。單純貝氏分類法希望能透過機率的計算，用以判斷未知類別的資料應該屬於那一個類別。 

您可以看下列影片介紹，有一些概念: 
影片中的資料，
特徵欄位:天氣、溫度、濕度、風速
標籤欄位:是否可以打網球
透過機率的計算，決定依照天氣條件，分類是否可以打網球。

 

書中我們將機率的計算過程詳細解說如下:

訓練樣本欄位:

特徵欄位:濕度、氣壓、風向
標籤欄位:是否會下雨
透過機率的計算，決定依照天氣條件，分類是否會下雨。

以上內容節錄自這本書，很適合Python程式設計師學習Spark機器學習與大數據架構，點選下列連結查看本書詳細介紹:
  Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰
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