python貝葉斯
貝葉斯分類演算法的設計與實現 求源碼 最好能處理圖像型垃圾郵件
『貳』 python貝葉斯思維這本書，看不懂啊，是不是要把他的模塊里的東西看一遍
看不懂的話 還是從更基礎的看起吧
循序漸進一點點的慢慢來
『叄』 python sklearn 樸素貝葉斯多分類怎麼做
用的過程是這樣考慮的，xpath 是你需要知道文檔結構，而beautifulsoup 是不知道的時候去嘗試找某些標簽。 說的不對的話請輕噴，用的場景不同。
『肆』 python 樸素貝葉斯分類器有哪些
為了能夠處理Unicode數據，同時兼容Python某些內部模塊，Python 2.x中提供了Unicode這種數據類型，通過decode和encode方法可以將其它編碼和Unicode編碼相互轉化，但同時也引入了UnicodeDecodeError和UnicodeEncodeError異常。
『伍』 用Python的sklearn包實現樸素貝葉斯多項式模型， predict_proba裡面有1
python的機器學習模塊sklearn（Google公司開始投資，是大數據戰略的一個步驟）可以用於模式識別，用在一般知識發現，例如戶外參與人口的類型，sklearn包自己帶了兩個數據集，其中一個是鳶尾花資料庫（iris，鳶尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鳶尾花數據集載入
data = iris.data
#可以用dir(data)查看數據集的性質其中包括max最大，mean中值等等
data.shape
#返回值：（150，4）表示150個觀察值，4個特徵設定萼片和花瓣的長寬；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
『陸』 怎麼使用貝葉斯決策在python中運行
不是版本的問題 ，有兩種可能 1，你的可能前面不用 加 python的 2，你把你的2.6.2卸載調，再裝一次
『柒』 請問你會用python實現貝葉斯網路了嗎
名函數有個限制，就是只能有一個表達式，不用寫return，返回值就是該表達式的結果。
『捌』 Python有沒有支持貝葉斯網路的包
Bayesian-belief-networks允許你用純Python創建貝葉斯信念網路和其他圖模型，目前支持四種不同的推理方法。
支持的圖模型
離散變數的貝葉斯信念網路
有著高斯分布的連續變數的高斯貝葉斯網路
推理引擎
消息傳遞和聯合樹演算法（Junction Tree Algorithm）
和積演算法（The Sum Proct Algorithm）
MCMC采樣的近似推理
高斯貝葉斯網路中得Exact Propagation
『玖』 python 樸素貝葉斯怎樣獲得 概率結果
樸素：特徵條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理 根據貝葉斯定理，對一個分類問題，給定樣本特徵x，樣本屬於類別y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 在這里，x是一個特徵向量，將設x維度為M。
『拾』 如何用python編譯貝葉斯分類
可以做分類。通常是做文本分類。 在此基礎上做郵件的垃圾郵件過濾。還有自動識別效果也不錯。 這是一個常見的演算法。而且用處挺多的。 在語言分析里常用。比如：我有一組文件，想自動分成不同的類別。 再比如我有一個文章，想根據內容，