python实现朴素贝叶斯分类器

上传者: 38712279 | 上传时间: 2021-09-27 21:16:38 | 文件大小: 39KB | 文件类型: PDF
本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的,就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),计算每个类别在样本中概率(代码中是pLabel变量) 以及每个类下每个特征的概率(代码中是pNum变量)。 写得比较粗糙,对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。 有什么错误有人发现麻烦提出,谢谢。 [python] view plain copy # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * from sklearn import datasets import numpy as np cl

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