Непонятный синтаксис ооп

from importlib.metadata import distribution
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import datasets
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.special import logsumexp
 
 
class GaussianDistribution:
    def __init__(self, feature):
        self.mean = feature.mean()
        self.std = feature.std()
 
    def log_proba(self, value):
        return np.log(np.exp**(-(value-self.mean)**2 / 2 * self.std**2)/(np.sqrt(np.pi * 2) * self.std))
 
    def proba(self, value):
        return np.exp**(-(value-self.mean)**2 / 2 * self.std**2)/(np.sqrt(np.pi * 2) * self.std)
 
 
def NaiveBayes():
    def fit(self, data, labels, distributions=None):
        # labels - классы
        self.unique_labels = np.unique(labels)
 
        distributions = distributions or [GaussianDistribution] * data.shape[1]
        #  принимает значение distributions или выбирает по умолчанию гаусса
        self.label_likelihood = {}
        # создание словаря классов и вероятностей попасть в эти классы
        for label in self.unique_labels:
            # перебираем классы
            distr_for_column = []
            for column_index in range(data.shape[1]):
                # перебираем столбцы
                feature_column = data[labels == label, column_index]
                # выбираем только те значения столбца,которые в одной строке с классом label
                distr = distributions[column_index](feature_column)
                distr_for_column.append(distr)  
            self.label_likelihood[label] = distr_for_column
 
        self.label_prior = {}