樸素貝葉斯模型 多元伯努利事件模型+多項式事件模型 Multi-Variate Bernoulli Event Model and Multinomial Event Model

樸素貝葉斯模型（Naïve Bayes Models）： 適用於離散分佈的樸素貝葉斯模型是個機率模型、生成式模型、普遍用於文本分類，天然語言處理和模式識別。 生成式和判別式模型區別： 貝葉斯公式以下： 因爲同一個訓練集p(x) p(y)相等，則可轉成如下公式： 因爲模型採用了y=cj，代表使用了標籤信息，最後預測時，須要對測試樣本屬於每一個標籤的機率都要計算一遍。不像生成式通常直接就輸出測試樣本的

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