姓名：冯莹
学号：201613305
【实验目的】
理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架。
【实验内容】
针对下表中的数据，编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；
熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测；
【实验报告要求】
对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；
代码规范化：命名规则、注释；
查阅文献，讨论朴素贝叶斯算法的应用场景。
一、编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测
测试结果为
二、熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测
#引包
三、朴素贝叶斯算法的应用场景
朴素贝叶斯的核心思想是：对于待分类项，求解此待分类项在各个类别中出现的概率，哪个类别概率最大，则认为此待分类项就属于那个类别。
因此适用于：
1.文本分类、垃圾文本过滤、情感判别
2.多分类实时预测
3.推荐系统
标签：分类,贝叶斯,算法,实验,朴素,sklearn From： https://www.cnblogs.com/feng-ying201613305/p/16884665.html