python貝葉斯實戰

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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，

5. 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

6. 貝葉斯演算法能做什麼 python

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

7. 這是一個用Python語言寫的的樸素貝葉斯程序（我在網上搜到的），求哪位大神能詳細解釋一下這個程序的思路

從工程角度看，程序寫得太爛，幾乎沒有可讀性。 典型的學校里的教學用的程序 。
從學校角度看，這個程序精彩。符合「高手」的特點。

仔細閱讀了一下，程序寫得不好。公式應用的也有問題。如果這個人去公司里開發，第一件事情是要改掉所有變數命名習慣。象data, test這樣的命名都去掉。cnt2,cnt1作為局部變數可以，但是入在return里就是錯誤。到單字母作為函數名也不妥。

如果公司里有一個這個的開發人員，就夠頭大，他會給你留下一堆 的坑，讓你花十倍速的精力去填坑。不如不要。如果有兩個這個程序員，整個項目組都會受影響。所以說，學校的編程教育害人。

你自己對著教材，一天也不用就可以寫出一個不錯的BAYES分類程序。難度不大。

8. 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

9. 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

10. 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)