返回信息流想通过CPU、内存、硬盘IO和网络IO对虚拟机进行分类为过载、正常、低载三个状态，求推荐分类算法。
本来看人家的论文，用了朴素贝叶斯，开始觉得挺对的，后来实际用起来，发现朴素贝叶斯就是0/1两个属性，而CPU这是个连续的。难道只能通过离散化，大于50%变为1，小于50%变为0？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #21020同步于 2016/9/17
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ML_DM机器人发帖
想通过CPU、内存、硬盘IO和网络IO对虚拟机进行分类，求推荐分类
f789
2016/9/17镜像同步1 回复
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1 条回复
贝叶斯公式并没有限制用离散分布呀，公式就一个 p(class | x) = p(x | class) p(class) / p(x) 是离散还是连续的全看类别概率分布 p(x | class) 是离散分布还是连续分布。用多项分布的话就是面向离散变量的，用高斯分布就是连续的。不过没有特殊需求的话，一般不会直接用这个连续版本的，参数比较多，容易过拟合。与之相比不如直接用logistic regression。