基于Python实现的朴素贝叶斯分类代码，可直接运行，通过自己创建的方法和过程未使用Python的库，可通过研习后加以改进

这个数据集包含了计算机科学和编程相关主题领域的270本书的列表。这些书的名单是由许多热门网站建立的，这些网站提供书籍评级信息，在这些网站上选出了270本最受欢迎的书。 数据集来自https://www.kaggle.com/thomaskonstantin/top-270-rated-computer-science-programing-books

数据集介绍： 基于血液的疾病诊断通常涉及识别患者的血液样本。检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。 数据集内容： 本数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG），并带有伴随的细胞类型标签（CSV）。每种4种不同的细胞类型大约有3,000张图像，这些图像分为4个不同的文件夹（根据细胞类型）。细胞类型是嗜酸性粒细胞，淋巴细胞，单核细胞和嗜中性粒细胞。 该数据集伴随着一个附加数据集，该数据集包含原始410张图像（增补前）以及两个其他子类型标签（WBC与WBC），以及这410张图像（JPEG + XML元数据）中每个单元的边界框。 更具体地说，文件夹“ dataset-master”包含410个带有子类型标签和边界框（JPEG + XML）的血细胞图像，而文件夹“ dataset2-master”包含2500个增强图像以及4个其他子类型标签（JPEG + CSV）。 文件夹“ dataset-master”中每个类别的88、33、21和207个图像相比，这4个类别的每个类别大约有3,000张增强图像。 本数据集转载自： https://www.kaggle.com/paultimothymooney/blood-cells

数据集介绍： 本数据集包含4242张花朵图像。数据收集基于数据流，谷歌图像，yandex图像。 你可以使用此数据表从照片中识别植物。 数据集内容： 这些图片分为五个类别：洋甘菊，郁金香，玫瑰，向日葵，蒲公英。 每个类别约有800张照片。 照片不是高分辨率的，大约为320x240像素。 照片不会缩小为单一尺寸，它们具有不同的比例。 本数据集来自： https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition

数据集内容： 年龄：主要受益人年龄 性别：保险人的性别（女/男） bmi：体重指数，可让你了解身体，相对于身高而言体重偏高或偏低的体重， 使用身高与体重之比的客观体重指数（kg / m ^ 2），理想情况下为18.5至24.9 儿童：健康保险覆盖的儿童人数/受抚养者人数 吸烟者：吸烟 地区：美国，东北，东南，西南，西北的受益人居住地。 收费：由健康保险支付的个人医疗费用 本数据集转载自： https://www.kaggle.com/mirichoi0218/insurance

在人口众多的城市，超市的发展速度越来越快，市场竞争也越来越激烈。数据集是超市公司的历史销售数据之一，记录在3个不同的分店3个月的数据。预测数据分析方法很容易应用于这个数据集。 数据集来自https://www.kaggle.com/aungpyaeap/supermarket-sales