贝叶斯思维：统计建模的Python学习法 中文版 kindle版 mobi格式

使用朴素贝叶斯方法实现的中文文本分类算法

李航统计学习第二版思维导图-朴素贝叶斯模型xmind格式，可以直接编辑。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Mo

朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法,即通过数据学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对于给定的输入x,求出后验概率最大的输出y。 1

python朴素贝叶斯分类进行评分的分类

朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。

运行命令: $ python3 main.py --model=model.txt --test=test.txt 注意:默认方法是“可能性”。 如果使用“转发”方法,请运行: $ python3 m

用python实现的 朴素贝叶斯代码，参考资料是李航写的这本书

python 机器学习-朴素贝叶斯算法实现

本代码主要利用Python工具实现朴素贝叶斯分类，简单明了，易于理解

通过python实现贝叶斯算法进行水果fruits分类，水果的类型有 width ,height, color, subtupe ,level