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UdacityのMachine Learningが思ったよりも難しい件について

こんばんは。
前回の記事で書いた通り、UdacityでMachine Learningの講座を受講しているのですがこれが難しい。しょっぱなは「〜ができてみんなhappy、Yeah」みたいな感じだったのに。。。

def NBAccuracy(features_train, labels_train, features_test, labels_test):
    """ compute the accuracy of your Naive Bayes classifier """
    ### import the sklearn module for GaussianNB
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

    ### create classifier
    clf = GaussianNB()

    ### fit the classifier on the training features and labels
    #TODO
    clf.fit(

    ### use the trained classifier to predict labels for the test features
    pred = #TODO


    ### calculate and return the accuracy on the test data
    ### this is slightly different than the example, 
    ### where we just print the accuracy
    ### you might need to import an sklearn module
    accuracy = #TODO
    return accuracy

はてなはてなはてなって感じです。
Intro to CSをL1,2と、Androidpythonアプリをobject-orientedまで、AOJのIntro to CSを20問ほど解いて勝手が分かった気になっていたのが大甘でしょうか。
UdacityのIntro CSの続きからまたスタートです。。。