def classify(vec2classify, p0, p1, class_): p1 = sum(vec2classify * p1) + np.log(class_) p0 = sum(vec2classify * p0) + np.log(1 - class_) if p1 > p0: return 1,p1,p0 else: return 0,p1,p0

这段代码看起来是一个朴素贝叶斯分类器的实现。其中，vec2classify 是待分类的向量，p0 和 p1 是两个类别对应的概率向量，class_ 是指正类的先验概率。函数会返回一个元组，第一个元素是分类结果，第二个和第三个元素是待分类向量属于正类和负类的后验概率。如果第一个元素是1，表示待分类向量属于正类；如果第一个元素是0，表示待分类向量属于负类。