特点
这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种，整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程Ｐ（ｙ｜ｘ）＝［Ｐ（ｘ｜ｙ）Ｐ（ｙ）］／Ｐ（ｘ）
而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征ｘ满足独立条件，求解P（x|y）就更为方便了
但基本上现实生活中，没有任何关系的两个特征几乎是不存在的，故朴素贝叶斯不适合那些关系密切的特征
from collections import defaultdict
import numpy as np
from sklearn.datasets
本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~
代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器（▼㉨▼メ）
源代码直接给好了K=30，就试了试怎么选的，挑选规则设定比较单一，有好主意请不吝赐教哟
# -*- coding: utf-8 -*-
Created on Sun Aug 12 12:19:34 2018
author: Luove
from sklearn
