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机器学习100天（三十八）：038 朴素贝斯-处理离散数据

news 文章来源：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/129332106 2024/11/1 20:35:50

《机器学习100天》完整目录：目录

机器学习100天，今天讲的是：朴素贝斯-处理离散数据！

打开 spyder，新建一个 naive_bayes_category.py 脚本。上一节我们引入了一批西瓜样本。并使用朴素贝叶斯公式计算出一个瓜蒂脱落、圆形、青色的西瓜是熟瓜的概率。下面我们来使用 python 实现。

首先导入标准库，然后导入数据集，总共包含10个样本，特征瓜蒂用0表示脱落、1表示未脱落，特征形状用0表示圆形、1表示尖形，特征颜色用0表示深绿、1表示浅绿、2表示青色。

#------ 处理离散数据 ------#
# 导入标准库
import numpy as np# 导入数据集
# 西瓜数据
#X 瓜蒂：脱落（0）、未脱落（1）
#X 形状：圆（0）、尖（1）
#X 颜色：深绿（0）

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