离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB

离散型朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes，MNB）通常用于文本分类问题，它假设特征（通常是单词计数）服从多项式分布。在这种模型中，每个类别的文档被视为从一个多项式分布中抽样得到的。

连续型朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes，GNB）适用于输入特征是实数的情况，它假设特征服从高斯分布。这种模型在预测时会计算每个特征的条件概率，基于整个数据集的均值和方差。

混合型朴素贝叶斯（MergedNB）不是标准的机器学习库中常见的模型，"MergedNB"这个名字可能是某种自定义或非标准实现的混合模型，可能结合了离散和连续特征的处理方式。具体实现可能会因库和作者而异，通常混合模型会尝试在单个模型中处理不同类型的数据，比如通过分箱或者转换为同一分布的形式。

要使用这些模型，你可以使用Python的`sklearn`库。例如：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, GaussianNB

# 创建离散型朴素贝叶斯分类器
discrete_nb = MultinomialNB()
# 训练和预测
discrete_nb.fit(X_train, y_train)
y_pred_discrete = discrete_nb.predict(X_test)

# 创建连续型朴素贝叶斯分类器
continuous_nb = GaussianNB()
continuous_nb.fit(X_train_cont, y_train)
y_pred_continuous = continuous_nb.predict(X_test_cont)

请注意，实际应用中，混合型模型可能需要更复杂的预处理步骤来整合离散和连续特征。