请用表4.1西瓜数据集2.0训练一个朴素贝叶斯分类器，试估计先验概率和前两个属性的条件概率；如果给定测试样本x（浅白，蜷缩，清脆，清晰，平坦，硬滑），写出后验概率公式。

首先，我们需要加载西瓜数据集2.0，并对数据进行预处理，将属性值转化为数字形式。然后，我们可以使用朴素贝叶斯算法来训练分类器，并估计先验概率和前两个属性的条件概率。

具体的步骤如下：

1. 加载西瓜数据集2.0并进行预处理，将属性值转化为数字形式。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('watermelon_2.csv')

# 将属性值转化为数字形式
data['color'] = pd.factorize(data['color'])[0]
data['root'] = pd.factorize(data['root'])[0]
data['sound'] = pd.factorize(data['sound'])[0]
data['texture'] = pd.factorize(data['texture'])[0]
data['navel'] = pd.factorize(data['navel'])[0]
data['touch'] = pd.factorize(data['touch'])[0]

# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:13, :]
test_data = data.iloc[13:, :]

2. 使用朴素贝叶斯算法训练分类器，并估计先验概率和前两个属性的条件概率。

# 计算先验概率
p_good = len(train_data[train_data['label'] == '是']) / len(train_data)  # 好瓜的先验概率
p_bad = len(train_data[train_data['label'] == '否']) / len(train_data)  # 坏瓜的先验概率

# 计算条件概率
p_color_good = train_data[train_data['label'] == '是']['color'].value_counts() / len(train_data[train_data['label'] == '是'])  # 好瓜中颜色为某个值的条件概率
p_color_bad = train_data[train_data['label'] == '否']['color'].value_counts() / len(train_data[train_data['label'] == '否'])  # 坏瓜中颜色为某个值的条件概率
p_root_good = train_data[train_data['label'] == '是']['root'].value_counts() / len(train_data[train_data['label'] == '是'])  # 好瓜中根蒂为某个值的条件概率
p_root_bad = train_data[train_data['label'] == '否']['root'].value_counts() / len(train_data[train_data['label'] == '否'])  # 坏瓜中根蒂为某个值的条件概率

3. 对给定的测试样本x（浅白，蜷缩，清脆，清晰，平坦，硬滑），写出后验概率公式。

设测试样本属性值为$x=(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6)$，则后验概率公式为：

$$
P(好瓜|x) = \frac{P(x|好瓜)P(好瓜)}{P(x|好瓜)P(好瓜) + P(x|坏瓜)P(坏瓜)}
$$

其中，$P(x|好瓜)$表示在好瓜的条件下，样本属性值为$x$的概率，可以用条件概率来估计：

$$
P(x|好瓜) = P(颜色=x_1|好瓜)P(根蒂=x_2|好瓜)P(敲声=x_3|好瓜)P(纹理=x_4|好瓜)P(脐部=x_5|好瓜)P(触感=x_6|好瓜)
$$

同样地，$P(x|坏瓜)$表示在坏瓜的条件下，样本属性值为$x$的概率，可以用条件概率来估计。

最终，我们可以计算出$P(好瓜|x)$和$P(坏瓜|x)$，从而判断测试样本属于哪一类。