【NLP實踐-Task4 傳統機器學習】樸素貝葉斯 & SVM & LDA文本分類
目錄 樸素貝葉斯原理 公式 樸素貝葉斯的優點 樸素貝葉斯的缺點 利用樸素貝葉斯進行文本分類 SVM簡介 利用SVM模型進行文本分類 文本特徵提取 文本特徵表示 歸一化處理 文本分類 pLSA、共軛先驗分佈、LDA簡介 主題模型簡介 pLSA 共軛先驗分佈 定義及公式 LDA LDA介紹 LDA生成過程 LDA整體流程 LDA文本分類 獲取訓練矩陣和單詞 訓練數據，指定主題，進行迭代 主題-單詞（t
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