利用matlab实现的贝叶斯分类算法，使用留出法进行样本选择，准确率为0.8571，文件内含数据样本源。

利用matlab实现的贝叶斯分类算法，其中包含数据格式转换算法，交叉验证算法和数据集统计算法，是UCI数据集通用的分类算法，准确率达到0.9427.

一个简单的for语句就能循环字典的所有键，就像处理序列一样： In [1]: d = {'x':1, 'y':2, 'z':3} In [2]: for key in d: ...: print key, 'corresponds to', d[key] ...: y corresponds to 2 x corresponds to 1 z corresponds to 3 在python2.2之前，还只能用beys等字典方法来获取键（因为不允许直接迭代字典）。如果只需要值，可以

贝科德贝斯 在此处向Beycord提交Bey贡献。 您可以在此上了解有关贡献和提交的更多信息。