朴素贝叶斯分类器和一般的贝叶斯分类器有什么区别

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。
以垃圾邮件分类器为例，如果训练样本中一半的垃圾邮件含有“促销伟哥”字样，另一半有“正品劳力士”，则朴素贝叶斯分类器认为，一个垃圾邮件同时含有“伟哥”和“劳力士”的概率是025。
（只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词）

只要是基於贝叶斯理论的分类器就可以叫贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器的叫法是因为它是优化过的一种运算性能高的算法（wikipedia 上的英语页只给了朴素贝叶斯分类其的定义）。
贝叶斯网络是一种基於贝叶斯理论以 DAG 形式描述全局概率分布的一种统计方法，不属於分类器的一种，主要用於贝叶斯推断。

学习Java之前先了解这些：

第一：在如今这个Java的市场下，你如果太过于着急找工作而去学习，你一定找不到，有一个很简单的道理，任何东西求快没有用，首先你要把技术学的熟练。而不是指望自己看看视频，就能拿到高薪的工作。

第二：如果没有一套系统的学习路线和方案，这看看，那里看看，依旧学了之后还是浪费时间，根据我的学习经历来看，任何人学习任何东西，需要一气呵成，在这段时间内，学习什么就一刻都不能松懈，今天看点视频，明天有事，不看了，这样没啥意义。

第三：在如今这个IT市场，Java开发工作竞争越来越激烈，如果你是小白转行的，那么建议你找个好的机构培训学习下，不要心疼钱，你要知道有付出才有回报，投资自己什么时候都是对的选择，先找些基础资料自己自学一段时间看看到底适合自己不，不要盲目的学习。

第四：如果你在学习中没有很多的代码量的话，不多去做案例的话，我个人觉得学了跟没学一样，第二次你见到它可能还是不认识它。最好是有个问的人，一个外行想通过自学Java开发区找工作，太难了，尤其是在这个行情中。既然学习就学好，不要三天打鱼两天晒网的，还不如不学习了，要谦虚，不要学点就自大。

第五：作为一个Java初学者，我们应该需要知道从零基础到就业，需要掌握的技术知识点有哪些，这个时候我建议你上各大招聘平台看下，看下现在的岗位需求是什么，以此这就是我们学习的目标。

另外，所有语言的知识体系分为三大块：

数据存储 （内存，文件，数据库，分布式，集群， 关系型 ，非关系型 。。）

业务逻辑 （业务需求，语言语法，算法，类库框架，性能优化等）

信息交互（展示）（多端，app，小程序，公众号，移动端，pc端，web开发等。。）

这三块知识作为学习来说，可以有侧重，但是不能有某一块完全不懂。

在这里推荐您了解下我们的免费学习资源“Java300集”，可在B站搜索我们官方账号（尚学堂）进行学习！

给你分享一个Java的学习路线：

希望能帮到你，望采纳！！

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法
1、 Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
该项目主要由五部分组成：
1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；
2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；
3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；
4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；
5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
3、 Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和 *** 作。
4、 Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
功能和特点
免费提供数据挖掘技术和库
100%用Java代码（可运行在 *** 作系统）
数据挖掘过程简单，强大和直观
内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程
可以用简单脚本语言自动进行大规模进程
多层次的数据视图，确保有效和透明的数据
图形用户界面的互动原型
命令行（批处理模式）自动大规模应用
Java API（应用编程接口）
简单的插件和推广机制
强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模
400多个数据挖掘运营商支持
耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、>