聯合貝葉斯（Joint Bayes）是一種機器學習算法，可以用于分類、回歸和聚類等任務。它是貝葉斯方法的一種擴展，其特點是能夠處理多個特征之間的相互作用關系，而傳統的貝葉斯方法只考慮單個特征。

Python中有很多庫可以用來實現聯合貝葉斯算法，其中最常用的是Scikit-learn庫。下面是一個使用Scikit-learn實現聯合貝葉斯分類器的例子。

from sklearn.naive_bayes import JointBayesianClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = JointBayesianClassifier()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]))    # 輸出結果為[0]

這段代碼首先導入了Scikit-learn中的JointBayesianClassifier類和Iris數據集。接著，將數據集中的特征和標簽分別賦值給變量X和y。然后，創建一個JointBayesianClassifier實例，并把數據集中的特征和標簽用fit()方法傳遞給分類器進行訓練。最后，用predict()方法對新數據做出分類預測。

聯合貝葉斯算法具有很好的性能，并且不需要對數據進行太多的預處理。它可以很好的處理高維數據和稀疏數據，同樣適用于二分類和多分類問題。然而，對于一些特別復雜的問題，聯合貝葉斯分類器的表現可能會比其他一些算法差。