python貝葉斯

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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)

8. 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，

9. 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

10. 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。