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适用于离散变量，条件是各个特征是服从伯努利分布（0-1分布），每一个特征的取值
只能有两种值。在scikit-learn中，使用sklearn.naive_bayes.BernoulliNB实现伯努利朴素
贝叶斯。
适用于连续变量，条件是各个特征是服从正态分布的。在scikit-learn中，使用
sklearn.naive_bayes.GaussianNB实现高斯朴素贝叶斯。
适用于离散变量，条件是各个特征是服从多项式分布的，所以每个特征值不能是负数。
在scikit-learn中，使用sklearn.naive_bayes.MultinomialNB实现多项式朴素贝叶斯。
补充：
多项式分布来源于统计学中的多项式实验：实验包括n次重复试验，每项试验都有不同的可能结果。在任何给定的试验中，特定结果发生的概率是不变的
1. 关于三种朴素贝叶斯，下列说法正确的是:
A 伯努利朴素贝叶斯条件是每一个特征的取值只有唯一的取值
B 高斯朴素贝叶斯适用于连续变量，条件是各个特征是服从正态分布的
C 多项式朴素贝叶斯每个特征值可以是负数
D 以上说法均不正确
2. 在scikit-learn中实现高斯朴素贝叶斯，使用的是:
A BernoulliNB
B GaussianNB
C MultinomialNB
D PolynomialFeatures
1=>B 2=>B
