YxImage 1.1贝叶斯算法分类修复
YxImageV1.1 版的贝叶斯算法，用过的朋友都踩过坑——分类结果总是偏，训练集数据一改就抽风。嗯，现在好了，bug 修了，表现稳定多了，尤其在文本分类上，效果还挺稳当的。要是你之前用着别扭，可以重新试试。
贝叶斯分类的核心问题，其实就俩：概率计算精度不够、特征选择不合理。以前 V1.1 在概率归一化那里有个小疏漏，导致最终分类偏移。现在这块儿修过了，预测分布靠谱多了。
用 Python 的可以参考这篇，里头讲得挺清楚；喜欢 Java 的，这个示例也还不错，结构蛮清爽的。两边对照着看，理解更快。
你要是是拿来做分类实验的，比如垃圾邮件识别、评论情感之类的，搭配个 TF-IDF 或者 KNN 一起玩，效果还挺香。推荐看看这个毕业设计案例，思路实在。
另外有想调参的兄弟，别忘了试下HyperOpt做贝叶斯超参优化，能省不少时间，自动试参比你一个一个手撸强多了。
，现在 V1.1 用起来顺手不少，逻辑清晰、响应也快。如果你之前用老版本头疼，可以考虑回炉试一下新版，搭配上面的资源，事半功倍。
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