朴素的贝叶斯网络是数据挖掘中的一项重要技术，本源码使用朴素的贝叶斯网络实现数据的分类-data classification by Naive Bayes

利用贝叶斯朴素算法对文本的内容的褒贬属性进行分类-Naive Bayesian algorithm to appraise the contents of the text property classification

机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection

本文根据美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集，生成一个乳腺癌诊断的SVM分类器，并计算这个分类器的准确率。(import pandas as pd data = pd.read_csv(r'C:\Users\hzjy\Desktop\data.csv'))