朴素贝叶斯算法的Python实现💖（多项式、高斯） TokenName

在这个数据科学的时代，朴素贝叶斯算法是一种非常流行且高效的分类算法。它特别适用于文本分类和其他基于概率的分类问题。今天，我们将一起探索如何用Python实现朴素贝叶斯算法，包括多项式和高斯版本。🚀

首先，让我们了解一下朴素贝叶斯的基本原理。朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，这使得模型简单而高效。根据不同的分布假设，我们可以将其分为多项式朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯。前者常用于文本分类，后者则适用于连续变量的分类任务。📚

接下来，我们将通过Python代码来实现这两个版本的朴素贝叶斯算法。以下是实现过程中需要用到的关键步骤：

- 准备数据集

- 计算先验概率

- 计算条件概率（多项式）

- 计算条件概率密度（高斯）

最后，我们使用一个简单的示例数据集来测试我们的实现，并评估其性能。📊

通过这个过程，你将不仅能够理解朴素贝叶斯算法的核心思想，还能掌握其实现细节。希望这篇文章对你有所帮助！🌟

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