分类算法

朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类方法。在MapReduce框架下，可通过并行计算提升处理大规模数据集的效率。Map阶段计算单词在各类别的频率，而Reduce聚合这些统计量以更新模型参数，实现高效的概率估计和分类预测。

Logistic 回归是一种用于二元分类的统计方法，适用于因变量是二分类的情况。它通过拟合数据特征与结果发生概率之间的S型曲线（即logit函数），来预测某个类别的事件发生概率。