动态贝叶斯 python代码

抱歉，我无法提供动态贝叶斯的Python代码。但是，你可以在引用\[2\]中找到一个使用朴素贝叶斯分类器的Python代码示例。这段代码实现了一个分类函数`classifyNB`，它使用数组来计算两个向量的乘积，并根据结果进行分类。另外，在引用\[3\]中也提供了一个函数`getTopWords`，它使用朴素贝叶斯分类器并返回排名最高的单词。你可以根据这些示例代码来编写动态贝叶斯分类器的Python代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器实战学习】朴素贝叶斯 python代码实现](https://blog.csdn.net/sinat_34626178/article/details/127381271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

朴素贝叶斯python代码

以下是朴素贝叶斯分类器的Python代码：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 构建数据集
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3]]
Y = [1, 1, 2, 2]

# 创建朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()

# 训练模型
clf.fit(X, Y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[2, 2]]))

在这个例子中，我们使用 `GaussianNB` 类来创建一个高斯朴素贝叶斯分类器。我们使用一个简单的数据集来训练模型，并使用 `predict` 方法来预测新数据。

过滤垃圾邮件贝叶斯python代码

贝叶斯算法是一种常用的过滤垃圾邮件的方法，以下是一个简单的用Python实现的贝叶斯垃圾邮件过滤代码示例：

import re
import os
import math

spam_words = {}
ham_words = {}

def tokenize(text):
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
    return set(words)

def train_spam(directory):
    for filename in os.listdir(directory):
        with open(os.path.join(directory, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
            text = file.read()
            words = tokenize(text)
            for word in words:
                spam_words[word] = spam_words.get(word, 0) + 1

def train_ham(directory):
    for filename in os.listdir(directory):
        with open(os.path.join(directory, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
            text = file.read()
            words = tokenize(text)
            for word in words:
                ham_words[word] = ham_words.get(word, 0) + 1

def calculate_spam_prob(text):
    words = tokenize(text)
    spam_prob = 0
    for word in words:
        spam_count = spam_words.get(word, 0)
        ham_count = ham_words.get(word, 0)
        if spam_count + ham_count > 0:
            spam_prob += math.log((spam_count + 0.5) / (spam_count + ham_count + 1))
    return spam_prob

def classify_email(text):
    spam_prob = calculate_spam_prob(text)
    if spam_prob > 0:
        return "垃圾邮件"
    else:
        return "正常邮件"

# 训练垃圾邮件
train_spam("spam_directory")
# 训练正常邮件
train_ham("ham_directory")

# 邮件分类
email_text = "这是一封垃圾邮件"
classification = classify_email(email_text)
print(classification)

以上代码中，`tokenize`函数用于将文本分词，`train_spam`和`train_ham`函数分别用于训练垃圾邮件和正常邮件，`calculate_spam_prob`函数用于计算邮件的垃圾邮件概率，`classify_email`函数用于判断邮件是否为垃圾邮件。使用时，需要将实际的垃圾邮件和正常邮件分别放置在`spam_directory`和`ham_directory`文件夹中，并将待分类的邮件文本传入`classify_email`函数进行分类。