贝叶斯分类器的原理及源码分析

贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。在贝叶斯分类器中，伯努利贝叶斯分类器和多项式贝叶斯分类器是两个常见的变体。下面将详细介绍它们的原理，并提供相应的源码分析。

一、伯努利贝叶斯分类器原理
伯努利贝叶斯分类器是基于二值特征的分类器，适用于文本分类等场景。它假设每个特征都是相互独立的布尔变量，并且每个特征的出现与否对分类结果产生影响。它使用了以下公式计算后验概率：

P(C|X) = (P(X|C) * P©) / P(X)

其中，C表示类别，X表示特征集合。P©是类别C的先验概率，P(X|C)是在类别C下特征集合X出现的条件概率，P(X)是特征集合X的先验概率。根据最大后验概率准则，伯努利贝叶斯分类器将样本X分类为具有最大后验概率的类别。

二、伯努利贝叶斯分类器源码分析
下面是一个简单的伯努利贝叶斯分类器的 Python 源码示例：

import numpy as np

class BernoulliNB: