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【课程大纲】 第01课-Mahout数据挖掘工具(1) 共9页 第02课-Mahout数据挖掘工具(2) 共9页 第03课-Mahout数据挖掘工具(3) 共12页 第04课-Mahout数据挖掘工具(4) 共9页 第05课-Mahout数据挖掘工具(5) 共11页 第06课-Mahout数据挖掘工具(6) 共9页 第07课-Mahout数据挖掘工具(7) 共11页 第08课-Mahout数据挖掘工具(8) 共14页 第09课-Mahout数据挖掘工具(9) 共12页 第10课-Mahout数据挖掘工具(10) 共14页 第11课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(1) 共11页 第12课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(2) 共12页 第13课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(3) 共11页 第14课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(4) 共20页 第15课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(5) 共10页 第16课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(6) 共12页 第17课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(7) 共11页
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Mahout数据挖掘工具 (8)
Mahout贝叶斯分类实例
课程目标
Mahout贝叶斯分类算法
Naive Bayes(简称NB),朴素贝叶斯分类算法
基本思想
已知类条件概率密度参数表达式和先验概率
利用贝叶斯公式转换成后验概率
根据后验概率大小进行决策分类
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