㈠ python 朴素贝叶斯分类器有哪些
为了能够处理Unicode数据，同时兼容Python某些内部模块，Python 2.x中提供了Unicode这种数据类型，通过decode和encode方法可以将其它编码和Unicode编码相互转化，但同时也引入了UnicodeDecodeError和UnicodeEncodeError异常。
㈡ python 如何得到准确率最高的贝叶斯分类器
该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？
举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，则该样本被认为是0类；后者大，则分为1类。
㈢ 请问你会用python实现贝叶斯网络了吗
Bayesian-belief-networks允许你用纯Python创建贝叶斯信念网络和其他图模型，目前支持四种不同的推理方法。
支持的图模型
离散变量的贝叶斯信念网络
有着高斯分布的连续变量的高斯贝叶斯网络
推理引擎
消息传递和联合树算法（Junction Tree Algorithm）
和积算法（The Sum Proct Algorithm）
MCMC采样的近似推理
高斯贝叶斯网络中得Exact Propagation
㈣ 如何用python编译贝叶斯分类
可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。 这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，
㈤ 贝叶斯算法能做什么 python
贝叶斯分类算法的设计与实现 求源码 最好能处理图像型垃圾邮件
㈥ 这是一个用Python语言写的的朴素贝叶斯程序（我在网上搜到的），求哪位大神能详细解释一下这个程序的思路
从工程角度看，程序写得太烂，几乎没有可读性。 典型的学校里的教学用的程序 。
从学校角度看，这个程序精彩。符合“高手”的特点。
仔细阅读了一下，程序写得不好。公式应用的也有问题。如果这个人去公司里开发，第一件事情是要改掉所有变量命名习惯。象data, test这样的命名都去掉。cnt2,cnt1作为局部变量可以，但是入在return里就是错误。到单字母作为函数名也不妥。
如果公司里有一个这个的开发人员，就够头大，他会给你留下一堆 的坑，让你花十倍速的精力去填坑。不如不要。如果有两个这个程序员，整个项目组都会受影响。所以说，学校的编程教育害人。
你自己对着教材，一天也不用就可以写出一个不错的BAYES分类程序。难度不大。
㈦ 用python做自然语言处理，中文情感分析用贝叶斯分类器不行吗
中文已经分好词了，用贝叶斯分类器不行吗？classifier = NaiveBayesClassifier.train(traintext) 只有五十条训练集而且每个都不长啊。怎么会有这么多特征呢
这句话应该不是说你feature太多了，而是说for循环中，使用了两个变量去unpack featuresets太多了。
所以应该是你的数据结构有问题，featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构，或者中文编码有问题。
㈧ 用Python的sklearn包实现朴素贝叶斯多项式模型， predict_proba里面有1
python的机器学习模块sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）可以用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型，sklearn包自己带了两个数据集，其中一个是鸢尾花数据库（iris，鸢尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鸢尾花数据集加载
data = iris.data
#可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大，mean中值等等
data.shape
#返回值：（150，4）表示150个观察值，4个特征设定萼片和花瓣的长宽；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
㈨ python sklearn 朴素贝叶斯多分类怎么做
用的过程是这样考虑的，xpath 是你需要知道文档结构，而beautifulsoup 是不知道的时候去尝试找某些标签。 说的不对的话请轻喷，用的场景不同。