机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现

引文：前面提到的K最近邻算法和决策树算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能彻底肯定数据实例应该划分到哪一个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的几率。python 基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯 优势：在数据较少的状况下仍然有效，能够处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据。 朴素贝叶斯的通常过程 收集数据：可使用任何方式 准

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