請問誰有mapreduce編寫實現的分類演算法knn、貝葉斯（最近在學習參考一下）。
1樓：網友
我寫了乙個python版本的knn和樸素貝葉斯演算法，你要麼？
php能不能使用樸素貝葉斯演算法
2樓：網友
可以啊簡單一點的（要for迴圈自己加哈，我純手打的）：
成功判斷狀態，前面增加3個表單，name分別為： s1, s2, s3
失敗判斷增加3個表單，name分別為：f1, f2, f3，表單get或post方式任你選，我這裡以get為例：
s1=$_get['s1']; //第一階段成功概率百分比$s2=$_get['s2'];
s3=$_get['s3'];
ts=$s1*$s2*$s3; //成功概率$f1=$_get['f1']; //第一階段失敗概率百分比$f2=$_get['f2'];
f3=$_get['f3'];
tf=$f1*$f2*$f3; //失敗概率$tsf=$ts+$tf;
樸素貝葉斯：
成功可能性：
echo $ts/$tsf;
失敗可能性：
echo $tf/$tsf;
以上為基本原理。請笑納。
你好我急需樸素貝葉斯演算法 matlab**。急切希望大哥能夠傳我乙份，十分感謝。郵箱[email protected]
3樓：網友
%用監督引數估計中的貝葉斯方法估計條件概率密度的引數u
第一類樣本。
x=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ;
設p(u)的方差為。
t=[;;樣本均值。
xx1=sum(x(1,:)/60;
xx2=sum(x(2,:)/60;
xx=[xx1;xx2]
求出樣本方差，設總體方差等於樣本方差。
xy1=sum((x(1,:)xx1.*ones(1,60)).2)/59;
xy2=sum((x(2,:)xx2.*ones(1,60)).2)/59;
xy=[xy1;xy2]
u的先驗估計值。
u0=[;;
用貝葉斯估計公式求得u的估計值。
u1=60*t(1)*xx1/(60*t(1)+xy1)+xy1*u0(1)/(60*t(1)+xy1);
u2=60*t(2)*xx2/(60*t(2)+xy2)+xy2*u0(2)/(60*t(2)+xy2);
u=[u1;u2]
第二類樣本。
x1=[x(1,:)60);x(2,:)60)];
xx1=sum(x1(1,:)/60;
xx2=sum(x1(2,:)/60;
xx=[xx1;xx2]
xy1=sum((x1(1,:)xx1.*ones(1,60)).2)/59;
xy2=sum((x1(2,:)xx2.*ones(1,60)).2)/59;
xy=[xy1;xy2]
u1=60*t(1)*xx1/(60*t(1)+xy1)+xy1*u0(1)/(60*t(1)+xy1);
u2=60*t(2)*xx2/(60*t(2)+xy2)+xy2*u0(2)/(60*t(2)+xy2);
uu=[u1;u2]
你好，基於mapreduce的knn演算法實現**找到了嗎
4樓：網友
恩恩，你在研究嗎？我現在只有貝葉斯和kmeans，我的knn是根據kmeans改的。
貝葉斯演算法能做什麼 python
5樓：網友
可以做分類。通常是做文字分類。 在此基礎上做郵件的垃圾郵件過濾。還有自動識別效果也不錯。
這是乙個常見的演算法。而且用處挺多的。 在語言分析裡常用。
再比如有很多新聞，可以自動按行業進行分類。
這個演算法有自學習，也就是機器學習的擴充套件。所以可以讓演算法自動公升級精度。開始50-70%，後來可以達到90%的分類精度。
6樓：千鋒教育
貝葉斯分類演算法的設計與實現 求原始碼 最好能處理影象型垃圾郵件。
稀疏貝葉斯學習演算法是人工智慧演算法嗎？
7樓：未來之星胡
是機器學習演算法，區別在於人工智慧假設乙個智慧型體跟據環境來行動，另乙個是用資料學習規律，態差得出的是原因結悉桐果的對應關係睜閉坦。
誰能給我幾個謎語，誰能給我幾個謎語？
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誰能給我金鑰，誰能給我乙個金鑰
剛才算的，您試一下 4hvjq 4yw7m qwkfx q3fm2 wmmhp vn網路萬能啟用工具 最新的windows7啟用工具 http www.win7啟用工具win7 activation 1.7 http www.vkni.org a caozuoxitong windows 7 201...