python中有没有朴素的贝叶斯分类器？

我尝试了橙色框架进行朴素贝叶斯分类

• 这些方法非常不直观，文档也非常杂乱无章。这里有人推荐其他框架吗
• 目前，我主要使用

我曾考虑过使用nltk的

NaiveClassification

，但是他们认为他们不能处理连续变量

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我的选择是什么？

如果您正在处理自然语言，请查看

如果你在寻找其他东西，这里有一个简单的方法

似乎可以处理连续变量。

可能是一个很好的起点。这是一个朴素贝叶斯分类器的python实现的完整源代码（文本解析器、数据存储和分类器）。虽然它已经完成了，但它仍然足够小，可以在一个会话中消化。我认为这段代码写得很好，评论也很好。这是《编程集体智能》一书的部分源代码文件

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要获取源代码，请单击链接dl并解压缩zip，从主文件夹“PCI_Code”转到文件夹“chapter 6”，其中包含python源文件“docclass.py”。这是贝叶斯垃圾邮件过滤器的完整源代码。培训数据（电子邮件）保存在sqlite数据库中，该数据库也包含在同一文件夹（'test.db'）中。您需要的唯一外部库是到sqlite的python绑定（pysqlite）；如果尚未安装sqlite，则还需要它本身）

我刚刚接受了Paul Graham的LISP内容并转换成Python

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具有高斯朴素贝叶斯分类器。一般来说，这个库的目标是在易于阅读和使用的代码与效率之间提供一个良好的折衷。希望它能成为学习算法工作的一个很好的库。

还有一个，我认为它可以用作一般的朴素贝叶斯分类工具，而不仅仅是垃圾邮件。

我发现这是最简单和最容易使用的Python贝叶斯分类器。

你知道哪些东西允许连续变量吗？封面离散化，所以我假设它至少可以通过该方法处理连续变量。我还可以为Toby的书添加一个插件，这本书很棒。如果您正在使用他的源代码，支持他可能会很好！最重要的是，该文件显示，如果删除所有SQL处理，那么朴素的Bayes系统只有几行长。如果你想买一个小的，你可以自己做。重要的函数是

fprob

和

weightedprob

和

naivebayes.classify

我发现编程集体智能的源代码很糟糕（可能是因为它是用一个更旧、更丑陋的Python版本编写的）。尽管代码很难看，我还是强烈推荐这本书作为机器学习入门。下载链接断了。有人知道新链接吗？链接断了。似乎validLink仍然适用于我…是的，昨天我尝试时没有工作，但现在两个链接都断了