注意：这个包无人维护，不保证其可靠性。在使用过程中，务必谨慎，确保代码的准确性和稳定性。
介绍高斯朴素贝叶斯模型：
include("naive_bayes.jl")
include("bernoulli_nb.jl")
d = GaussianNaiveBayes([0.0 10.0; 0.0 2.0], [1.0 1.0; 1.0], [0.25, 0.75])
X, c = rand(d, 10_000)
d = fit(GaussianNaiveBayes, X, c)
predict(d, X)
loglikelihood(d, X, c)
logpdf(d, X[:, 1], c[1])
logpdf(d, X, c)
在上面的代码中，展示了如何使用高斯朴素贝叶斯模型进行数据的拟合和预测。这个模型非常适合用于处理连续数据，并且在处理具有不同方差的特征时表现出色。如果你对朴素贝叶斯模型的实现细节或其在实际中的应用感兴趣，可以参考以下资源获取更多的代码示例和理论解释：
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机器学习_朴素贝叶斯代码 提供了详细的代码实现，适合初学者进行实操学习。
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机器学习之朴素贝叶斯 文章中有对朴素贝叶斯算法的深入解析，帮助理解其背后的数学原理。
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Python机器学习实战朴素贝叶斯分类 包含了更多关于如何在Python中实现该算法的实用代码。
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