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伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类，下面我们以一个具体的例子，来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。 具体例子： 已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别，即中性或侮辱性。那么再给出一个句子，我们来判断该句子是中性还是侮辱性，即计算该句子是中性的概率大还是侮辱性的概率大，概率大的类别即为我们判断的类别。 首先要把句子进行处理，即把句子分解成拥有多个单词的单词组，句子对应的单词组以及类别如下所示： def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please']

Navier-Stokes-numeric-solution-using-Python- 适用于线性，非线性对流，一维和二维的Burger's和Poisson方程，使用标准壁函数的一维扩散方程，具有Dirichlet和Neumann BC的二维导热对流方程，完整的Navier-Stokes方程以及与Poisson方程耦合的腔体和二维通道流。

本文是基于随机幅度的改进希尔伯特频谱表示方法（IHSRM）的扩展，该方法是作者先前为模拟具有自然地震记录的非平稳特征的空间相关地震地震动（SCEGMs）而开发的。 实际上，根据基本类型（随机相位方法和随机幅度方法）和矩阵分解方法（Cholesky分解，根分解和本征分解），IHSRM具有各种类型。 为了评估该方法的不同类型对统计误差（即偏差误差和随机误差）的影响，对该方法进行了误差评估。 首先，推导了基于随机相位的IHSRM，并通过理论推导证明了其可靠性。 分别给出了基于随机相位和基于随机幅度的IHSRM的统一公式。 然后，推导了模拟地震运动统计误差的封闭形式解。 通过将封闭式解与估计值进行比较，证明了所提出的封闭式解的有效性。 最后，比较了不同类型的IHSRM的协方差（方差和交叉协方差）的随机误差，结果表明：（1）提出的IHSRM不是遍历的； （2）基于随机幅度的IHSRM比基于随机相位的IHSRM具有更高的协方差随机误差； （3）基于随机相位的IHSRM的协方差随机误差的值取决于矩阵分解方法，而基于随机振幅的协方差的随机误差则不取决于矩阵分解方法。