python贝叶斯

1. python有没有支持贝叶斯网络的包

Bayesian-belief-networks允许你用纯Python创建贝叶斯信念网络和其他图模型，目前支持四种不同的推理方法。
支持的图模型
离散变量的贝叶斯信念网络
有着高斯分布的连续变量的高斯贝叶斯网络
推理引擎
消息传递和联合树算法（Junction Tree Algorithm）
和积算法（The Sum Proct Algorithm）
MCMC采样的近似推理
高斯贝叶斯网络中得Exact Propagation

2. 贝叶斯算法能做什么 python

贝叶斯分类算法的设计与实现 求源码 最好能处理图像型垃圾邮件

3. python贝叶斯思维这本书，看不懂啊，是不是要把他的模块里的东西看一遍

看不懂的话 还是从更基础的看起吧

循序渐进一点点的慢慢来

4. python sklearn 朴素贝叶斯多分类怎么做

用的过程是这样考虑的，xpath 是你需要知道文档结构，而beautifulsoup 是不知道的时候去尝试找某些标签。 说的不对的话请轻喷，用的场景不同。

5. python 朴素贝叶斯怎样获得 概率结果

朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 在这里，x是一个特征向量，将设x维度为M。

6. 请问你会用python实现贝叶斯网络了吗

名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

7. 用Python的sklearn包实现朴素贝叶斯多项式模型， predict_proba里面有1

python的机器学习模块sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）可以用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型，sklearn包自己带了两个数据集，其中一个是鸢尾花数据库（iris，鸢尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鸢尾花数据集加载
data = iris.data
#可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大，mean中值等等
data.shape

#返回值：（150，4）表示150个观察值，4个特征设定萼片和花瓣的长宽；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)

8. 如何用python编译贝叶斯分类

可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。 这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，

9. 怎么使用贝叶斯决策在python中运行

不是版本的问题 ，有两种可能 1，你的可能前面不用 加 python的 2，你把你的2.6.2卸载调，再装一次

10. python 朴素贝叶斯分类器有哪些

为了能够处理Unicode数据，同时兼容Python某些内部模块，Python 2.x中提供了Unicode这种数据类型，通过decode和encode方法可以将其它编码和Unicode编码相互转化，但同时也引入了UnicodeDecodeError和UnicodeEncodeError异常。