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import numpy as np #返回样本数据集 def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help',&n...
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朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论中属性独立假设而创造的一种算法。算法思路简单：只要是哪个类的后验概率大待测样本即为该类别。所谓后验概率就是在给定条件发生的情况下，该样本被判定为某个类别的概率。后验概率P(Y|X)表示在属性集合X（X1,X2,...,Xn）发生的条件下Y类别发生的概率,所以只要计算这个概率就行了，问题的关键在于这个概率该怎么求？&n...