在r中计算A/B测试数据集的贝叶斯因子 - 腾讯云开发者社区

本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。作者&编辑 | 小Dream哥 1 朴素贝叶斯介绍贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。...对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预测分类。朴素贝叶斯模型在训练过程，利用数据集D，计算P(c)，P(x_i|c)。...在预测时，输入样本，利用贝叶斯公式，计算n个类别的概率，最后输出概率最大的那个类别，作为预测的类别。 ?...朴素贝叶斯模型分类的理论相关知识，在文章【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读中有详细的介绍，感兴趣或者不清楚的朋友可以出门左转，再看一下。假如我们有语料集D，文本可分为（c_1，c_2，......总结文本分类常常用于情感分析、意图识别等NLP相关的任务中，是一个非常常见的任务，朴素贝叶斯本质上统计语料中对应类别中相关词出现的频率，并依此来预测测试文本。

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译文：朴素贝叶斯算法简介（Python和R中的代码）

目录 1.朴素贝叶斯的基础 2.朴素贝叶斯的数学知识 3.朴素贝叶斯的变形 4. Python和R实现 5.朴素贝叶斯的优点和缺点 6.朴素贝叶斯的应用什么是朴素贝叶斯算法？...上述式子的组成有： P(A|B)：事件A在另一个事件B已经发生的条件下的发生概率 P(A)和P(B)：事件A发生的概率和事件B发生的概率 P(B|A)：事件B在另一个事件A已经发生的条件下的发生概率贝叶斯法则中的术语如下...用Python和R实现朴素贝叶斯算法让我们看看我们如何使用R和Python中的朴素贝叶斯算法构建基本模型。 R代码要开始训练R中的朴素贝叶斯分类器，我们需要加载e1071包。...data：包含数字或因子变量的数据集 · laplace：提供了一个平滑效果 · subset：用于在Boolean filter上数据的选择子集 · na.action...有几个样本校正技术可以解决这个问题，如“拉普拉斯校正”。另一个缺点是它的特征之间独立的假设非常强。在现实生活中几乎不可能找到这样的数据集。

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贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点：贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛

本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。图片1....贝叶斯推断贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心方法之一，它使用贝叶斯公式来计算后验概率，并通过更新先验概率来获得更准确的估计值。在Python中，可以使用PyMC3库进行贝叶斯推断分析。...，您了解了贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断的概念和应用、概率编程的原理和实现方式，以及马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）的基本原理和在Python中的使用方法。...这些高级技术点可以帮助您更全面地理解和应用贝叶斯统计在数据分析中的作用。贝叶斯推断是一种统计推断方法，通过结合先验知识和观测数据，计算参数的后验概率分布。...在贝叶斯推断中，我们将参数视为随机变量，并使用贝叶斯公式根据先验概率和似然函数来计算后验概率。贝叶斯推断的一个重要步骤是后验采样，通过生成符合后验分布的样本来近似表示后验概率分布。

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数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

predict(train)confMat(pred,target)我们可以说，贝叶斯算法对训练数据的准确率为85.46%。现在，通过预测和创建混淆矩阵来验证测试数据的模型。...本文摘选《 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次...（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS...软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型

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详解线性回归、朴素贝叶斯、随机森林在R和Python中的实现应用！（附代码）

：算法覆盖——线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、kNN、随即森林，等等。...即便这些特征互相依赖，或者依赖于其他特征的存在，朴素贝叶斯分类器还是会假设这些特征分别独立，暗示这个水果是苹果。朴素贝叶斯模型易于构建，且对于大型数据集尤其有用。...除了简单之外，朴素贝叶斯的表现甚至超过了非常复杂的分类方法。贝叶斯定理提供了一种从P(c)、P(x)和P(x|c) 计算后验概率 P(c|x) 的方法。看一下以下等式： ?...第2步：利用概率（如当Overcast可能性=0.29时，玩耍的可能性为0.64），创建Likelihood表格。 ? 第3步：现在，使用朴素贝叶斯方程来计算每一类的后验概率。...朴素贝叶斯使用相似的方法来预测不同属性的不同类的概率。该算法多用于文本分类，和涉及多个类的问题。

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【彩票】白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用

由于复杂问题，贝叶斯推断需要大量的计算，因此在计算机未出现之前，并没有得到重视和广泛应用；计算机诞生以后，人们发现许多统计量是无法事先进行客观判断的，而互联网时代出现的大型数据集，再加上高速运算能力，为验证这些统计量提供了方便...设P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。下面就是贝叶斯公式： ?...贝叶斯的这种基本思想可以在大量的实际案例中得到使用，因为很多现实社会中，积累了很多历史先验数据，想进行一些决策推理，也可以说是预测，就可以按照上面的步骤进行，当然贝叶斯理论的发展中，出现了很多新的推理算法...相关的学术研究进展，主要集中在贝叶斯网络的研究中：贝叶斯网络推理是指在给定证据条件下查询贝叶斯网络中某些节点的后验信息，其推理算法分为精确推理算法和近似推理算法两大类，至于这些算法的细节可以参考本后的文献...在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换而言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

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《深度揭秘：拉普拉斯平滑在朴素贝叶斯算法中的关键作用与参数选择之道》

在机器学习的世界里，朴素贝叶斯算法凭借其简单高效的特性，在文本分类、情感分析、疾病诊断等诸多领域发挥着重要作用。然而，在实际应用中，朴素贝叶斯算法常常会遇到一个棘手的问题——零概率问题。...在计算条件概率时，如果某个特征值在训练集中从未与某个类别同时出现过，那么在朴素贝叶斯的计算框架下，这个特征对于该类别的条件概率就会被判定为零。想象一下，我们正在构建一个垃圾邮件分类模型。...在训练数据中，“量子计算”这个词从未出现在垃圾邮件中，那么按照朴素贝叶斯算法的常规计算，当一封新邮件包含“量子计算”这个词时，它被判定为垃圾邮件的概率就会是零，无论这封邮件其他方面的特征如何。...我们使用朴素贝叶斯算法，并分别尝试α等于0.1、1、10这三个不同的平滑参数值。通过交叉验证，我们发现当α等于0.1时，模型在训练集上的准确率较高，但在测试集上的准确率较低，出现了过拟合的现象。...而当α等于1时，模型在训练集和测试集上都取得了较好的平衡，准确率较高，泛化能力也较强。拉普拉斯平滑在朴素贝叶斯算法中起着不可或缺的作用，它帮助我们解决了零概率问题，提升了模型的泛化能力。

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机器学习笔记(五)——轻松看透朴素贝叶斯

一、算法概述贝叶斯算法是基于统计学的一种概率分类方法，而朴素贝叶斯是其中最简单的一种；朴素贝叶斯属于监督学习的算法之一，一般用来解决分类问题，我们之所以称之为"朴素"，是因为整个形势化过程只做最原始、...这就是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。...[在这里插入图片描述] 同理可得 [在这里插入图片描述] 最后推得条件概率的计算公式如下 [在这里插入图片描述] 这个公式被称为贝叶斯准则，它告诉我们如何交换条件概率中的条件和结果，例如已知P(B |...：可以处理样本较少的数据集可以处理多类别问题对缺失数据不太敏感适合进行文本分类朴素贝叶斯对应缺点如下：对于输入数据的表达方式敏感需要假设数据中每个特征之间需要独立先验模型建立不当可能导致预测结果不佳...本文就朴素贝叶斯该算法的原理进行简单介绍，下篇文章会介绍朴素贝叶斯的应用实例。

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从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型（实战部分）

【前言】在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。...将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。...两个部分的数据集一共包含245 057条样本和4个变量，其中用于识别样本是否为人类面部皮肤的因素是图片中的三原色R、G、B，它们的值均落在0~255；因变量为二分类变量，表示样本在对应的R、G、B值下是否为人类面部皮肤...为检验模型在测试数据集上的预测效果，需要构建混淆矩阵和绘制ROC曲线，其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算；ROC曲线用于计算AUC值，并将AUC值与0.8相比，判断模型的拟合效果，代码如下...【结语】 OK，关于贝叶斯算法的实战我们就分享到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。

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多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现

如何通过训练集构造分类器，并对测试数据进行验证是本课题的最终目的。...其中会涉及贝叶斯公式的理解与实现，文本的预处理（下图1中0_simplifyweibo的训练集是处理过的数据如下图），分词工具的使用，不同贝叶斯模型的构造，试验结果对比。...（即对贝叶斯公式实现文本分类参数值的求解，暂时不理解没关系，下文详解） -->构造预测分类函数 -->对测试数据预处理 -->使用分类器分类 ? ?...算法介绍与实现算法1：文本分类的朴素贝叶斯算法 ---- 训练阶段：对每一个w_k,c_i估计先验条件概率p（w_k|c_i）和概率p（c_i）。分类阶段：计算后验概率，返回使后验概率最大的类。...使用二值向量来表示文档，当w=1时，单词在文档中出现w=0不出现。只是在求解先验概率时候有所变化，其他和朴素贝叶斯一样。后面会涉及平滑因子避免分母为0的问题。

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络语言_深度贝叶斯网络

11月9日上午，机器学习班第9次课讲贝叶斯网络，帮助大家提炼了贝叶斯网络的几个关键点：贝叶斯网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等，知道了贝叶斯网络是啥，怎么做，...根据上图，第1点可能很容易理解，但第2、3点中所述的条件独立是啥意思呢？其实第2、3点是贝叶斯网络中3种结构形式中的其中二种。...且有：接着，将上述结点推广到结点集，则是：对于任意的结点集A，B，C，考察所有通过A中任意结点到B中任意结点的路径，若要求A，B条件独立，则需要所有的路径都被阻断(blocked)，即满足下列两个前提之一...：贝叶斯网络中的一个因子对应因子图中的一个结点贝叶斯网络中的每一个变量在因子图上对应边或者半边结点g和边x相连当且仅当变量x出现在因子g中。...比如，下图所示的贝叶斯网络：其转换成因子图后，为：可以发现，若贝叶斯网络中存在“环”（无向），则因此构造的因子图会得到环。

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简单的snptest要不要学

贝叶斯因子在某种程度上类似于频率P值，它们的使用开始出现在文献中，作为经典关联检验的一种更强大和更容易解释的选择。还是来自引文的内容：使用贝叶斯因子比频率测试统计量或P值有几个优点。...贝叶斯因子的计算，就像幂计算一样，需要关于效应大小的假设，但贝叶斯因子本身具有自然的解释，作为根据数据改变我们先前的关联概率的因子。贝叶斯因子可以在给定的SNP下通过不同的关联模型自然地组合。...例如，我们可以用加性模型、显性模型、隐性模型和一般模型求贝叶斯因子的平均值，以避免必须指定在一个位点使用的单个模型。可以使用类似的思想来组合区域内跨SNP的贝叶斯因子。...根据最近关于贝叶斯方法获得的能力的证据，我们重点研究了基于贝叶斯因子的测试统计，并在使用的两组测试统计中对方法进行了比较，以便将结果集中在每种方法预测因果变量的能力上，而不是集中在不同测试统计数据的能力差异上...贝叶斯因子将始终以每个SNP计算。 -method选项还用于控制贝叶斯模型拟合的方式，但并非所有选项都有效。

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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i])现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...GAM回归R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例在R语言中实现Logistic...逻辑回归R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数R语言逻辑回归logistic

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Machine Learning -- Bayesian network

提炼了贝叶斯网络的几个关键点：贝叶斯网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等，知道了贝叶斯网络是啥，怎么做，目标是啥之后，相信看英文论文也更好看懂了。...简言之，把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。...接着，将上述结点推广到结点集，则是：对于任意的结点集A，B，C，考察所有通过A中任意结点到B中任意结点的路径，若要求A，B条件独立，则需要所有的路径都被阻断(blocked)，即满足下列两个前提之一：...由上述例子总结出由贝叶斯网络构造因子图的方法：贝叶斯网络中的一个因子对应因子图中的一个结点贝叶斯网络中的每一个变量在因子图上对应边或者半边结点g和边x相连当且仅当变量x出现在因子g中。...其转换成因子图后，为： ? 可以发现，若贝叶斯网络中存在“环”（无向），则因此构造的因子图会得到环。而使用消息传递的思想，这个消息将无限传输下去，不利于概率计算。

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贝叶斯估计

文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（16）---《贝叶斯估计》贝叶斯估计 1.前言理解并掌握贝叶斯估计相关知识，编程实现使用已有训练样本进行学习从而获得类概率，在实践中对贝叶斯估计有一个深刻认识...2.2贝叶斯估计的基本思想在贝叶斯估计中，我们首先对未知参数设定一个先验分布（prior distribution），该分布反映了在观察数据之前对参数的信念。...：所求得的θ的估计值θ^应使估计损失的期望最小，这种使R或等价的使R(θ^∣X(N))取最小值的θ的估值θ^称为θ的贝叶斯估计。...2.6贝叶斯估计应用领域贝叶斯估计在机器学习、自然语言处理、图像处理、金融、生物信息学等领域都有广泛的应用。...例如，在机器学习中，贝叶斯估计可以用于分类、回归、聚类等问题；在自然语言处理中，贝叶斯估计可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。

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《C++在贝叶斯网络与隐马尔可夫模型中的深度探索与优化之路》

它能够通过节点和边来表示变量之间的概率关系，从而在已知部分信息的情况下，推断出其他变量的概率分布。C++在贝叶斯网络中的应用，首先体现在其高效的数据处理能力上。...它能够快速地计算序列中每个时刻的状态概率和转移概率，从而准确地推断出隐藏状态序列。在优化方面，C++可以利用其多线程和并行计算能力来加速贝叶斯网络和隐马尔可夫模型的计算。...对于贝叶斯网络中的概率推理，尤其是在进行大规模的联合概率计算时，可以将不同部分的计算任务分配到多个线程中并行执行。...例如，在进行贝叶斯网络的采样算法时，多个线程可以同时对不同的样本进行生成和评估，大大缩短了计算时间。...未来，C++在贝叶斯网络和隐马尔可夫模型中的应用将会更加深入和广泛。在人工智能的浪潮中，C++将持续助力这两大模型发挥更大的作用，为解决复杂的现实世界问题提供更加强有力的支持。

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贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯摘要还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能...图3：当τ=0.50时，免疫球蛋白G数据集的系数的路径和密度图。前列腺癌数据在本小节中，我们说明贝叶斯分位数回归在前列腺癌数据集（Stamey等人，1989）上的表现。...在本小节中，我们假设因变量（lpsa）均值为零，而预测因子已被标准化，均值为零。为了说明问题，我们考虑当τ=0.50时，贝叶斯lasso套索RQ（方法="BLqr"）。...R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso...R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与

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A.机器学习入门算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

这里就用到了贝叶斯思想，A是已经发生的病人症状，在A发生的条件下是B_i的概率。...这里的测试数据的准确率没有任何意义，因为数据是随机生成的，不一定具有贝叶斯先验性，这里只是作为一个列子引导大家如何使用。 alpha=1这个参数表示什么？...通常取值alpha=1，这就是拉普拉斯平滑(Laplace smoothing)，这有叫做贝叶斯估计，主要是因为如果使用极大似然估计，如果某个特征值在训练数据中没有出现，这时候会出现概率为0的情况，导致整个估计都为...2.4.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯法 = 贝叶斯定理 + 特征条件独立。输入 X \in R^n 空间是n维向量集合，输出空间 y=\{c_1,c_2,...,c_K\} ....但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下，假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。

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贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯摘要还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能...可以证明，RQ系数向量β可以通过以下最小化问题的解来持续估计 Yu和Stander（2007）提出了一种Tobit RQ的贝叶斯方法，使用ALD计算误差，并使用Metropolis-Hastings...图3：当τ=0.50时，免疫球蛋白G数据集的系数的路径和密度图。前列腺癌数据在本小节中，我们说明贝叶斯分位数回归在前列腺癌数据集（Stamey等人，1989）上的表现。...在本小节中，我们假设因变量（lpsa）均值为零，而预测因子已被标准化，均值为零。为了说明问题，我们考虑当τ=0.50时，贝叶斯lasso套索RQ（方法="BLqr"）。...John Wiley & Sons. ---- 本文摘选《 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

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（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

一、简介　　要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：　　贝叶斯决策论（bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法...rule）：为最小化总体风险，只需要在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记，即 h*被称作贝叶斯最优分类器（Bayes optimal classifier），与之对应的总体风险R(...：　　对给定的训练集D，以类别c{c=1/0}作为分类目标，对所有在训练集出现过的属性xi属于X，依此进行下列计算（估计）：　　1、类先验概率P(c) 　　2、各属性的条件概率　　以x1为例：...clf.sigma_) 运行结果：五、R实现　　在R中有很多包支持朴素贝叶斯分类（事实上自己写自编函数实现也不是件难事），这里选用比较有代表性的e1071包中的naiveBayes()来完成相应功能...，其实朴素贝叶斯方法运用最多的是文本分类问题，接下来的几篇博客我将围绕朴素贝叶斯的文本分类方法进行详细介绍（包含网络文本数据采集的过程）

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【NLP】朴素贝叶斯在文本分类中的实战

译文：朴素贝叶斯算法简介（Python和R中的代码）

贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点：贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

详解线性回归、朴素贝叶斯、随机森林在R和Python中的实现应用！（附代码）

【彩票】白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用

《深度揭秘：拉普拉斯平滑在朴素贝叶斯算法中的关键作用与参数选择之道》

机器学习笔记(五)——轻松看透朴素贝叶斯

从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型（实战部分）

多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络语言_深度贝叶斯网络

简单的snptest要不要学

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

Machine Learning -- Bayesian network

贝叶斯估计

《C++在贝叶斯网络与隐马尔可夫模型中的深度探索与优化之路》

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

A.机器学习入门算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

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