贝叶斯ingenuos

朴素贝叶斯预测高斯，核的多项

朴素贝叶斯模型支持观测藻类distribución多个类别的预测，以及对observación个独立成分的预测。这是一个关于características的完整的关于observación的完整的关于海洋的多条目的联合。

在这段时间里，我们用一种很自然的方式，utilícelo在línea的comandos的interfaz中。Fitcnb.Despuésdel entrenamiento，Prediga帝怡塔o计算las probabileds后验洛戴斯洛杉矶Datos del Modelo Y del Predictor a。预测

应用程序

	根据中间数据分类的电容模型automático监督
Aprendiz de Clasificacion	根据中间数据分类的电容模型automático监督

一些必要

expandir待办事项

Crear模型朴素贝叶斯

`Fitcnb.`	贝叶斯多分类模型
`紧凑的`

ValidAciónCruzada.

`crossval`
`kfoldEdge`	交叉验证分类模型的分类边缘
`kfoldLoss`	交叉验证分类模型的分类损失
`kfoldfun`	交叉验证分类功能
`Kfoldmargin.`	交叉验证分类模型的分类边距
`kfoldPredict`	在交叉验证分类模型中对观察结果进行分类

Medir el rendimiento

`损失`	朴素贝叶斯分类器的分类损失
`resubLoss`
`logp.`	朴素贝叶斯分类器的对数无条件概率密度
`compareHoldout`	利用新数据比较两种分类模型的准确性
`边缘`	朴素贝叶斯分类器的分类边缘
`保证金`	朴素贝叶斯分类器的分类裕度
`resubEdge`
`重新提交`

Clasificar MeangeAciones.

`预测`	使用朴素贝叶斯分类器对观测结果进行分类
`resubPredict`

一堂课

`ClassificationNaiveBayes`	Clasificacion朴素贝叶斯
`CompactClassificaNiveBayes.`	用于多标配分类的紧凑型朴素贝叶斯分类器
`ClassificationPartitionedModel`	交叉验证的分类模型