朴素贝叶斯分类器与贝叶斯网络：理解与实现

贝叶斯分类器和贝叶斯网络是机器学习中常用的概率模型。它们基于贝叶斯定理，通过学习先验概率和条件概率来进行分类和推断。本文将详细介绍朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络的原理和实现，并提供相应的源代码。

1. 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的分类算法，它假设所有特征之间相互独立。基于这个假设，朴素贝叶斯分类器可以通过计算后验概率来进行分类。下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的实现示例：

import numpy as np

class NaiveBayesClassifier:
    def __init__(self):
        self.classes