naivebayes：朴素贝叶斯算法的高性能实现

在此Naive Bayes分类器的实现中可用的类条件分布如下：“Bernoulli”，“分类”、“高斯”、“泊松”、“多项式”和非参数基于核估计的类条件密度表示密度估算。实现的分类器处理缺失的数据和可以利用稀疏数据。

版本：	1.0.0版本
建议：	针织物,矩阵
出版：	2024-03-16
作者：	米查尔·马吉卡[aut，cre]
维护人员：	Michal Majka＜hotmail.com上的michalmajka＞
错误报告：	https://github.com/majkamichal/naivebayes/issues网站
许可证：	GPL-2型
网址：	https://github.com/majkamichal/naivebayes,https://majkamichal.github.io/naivebayes网站/
需要编译：	不
引用：	naivebayes引文信息
材料：	新闻
在视图中：	机器学习,Missing数据
CRAN检查：	naivebayes结果

文档：

参考手册：	朴素贝叶斯.pdf
渐晕图：	Naivebayes简介

下载：

程序包来源：	天真贝叶斯1.0.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：naivebayes_1.0.0.zip，r版本：naivebayes_1.0.0.zip，r-oldrel：naivebayes_1.0.0.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：天真贝叶斯1.0.0.tgz，r-release（arm64）：天真贝叶斯1.0.0.tgz，r-oldrel（arm64）：天真贝叶斯1.0.0.tgz，r-prerel（x86_64）：天真贝叶斯1.0.0.tgz，r-release（x86_64）：天真贝叶斯1.0.0.tgz
旧来源：	naivebayes档案

反向依赖关系：

反向进口：	MLFS公司,ModTools（ModTools）,nproc公司,优先购买权,促销员
反向建议：	轮盘,FRESA公司。计算机辅助设计,quanteda.text模型,超毫升

链接：

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