NLP學習__task4：傳統機器學習：樸素貝葉斯、SVM、PLSA、LDA

1、樸素貝葉斯的原理         在所有機器學習分類算法中，樸素貝葉斯和其他絕大多數分類算法不同。不同於：例如決策樹、KNN、邏輯迴歸、支持向量機等，這些都是判別方法，即直接學習出特徵輸出Y和特徵X之間的關係，也是決策數；而樸素貝葉斯是生成方法，即直接找出特徵輸出Y和特徵X的聯合分佈，然後用得出。 1）樸素貝葉斯的定理        首先，明確貝葉斯統計方式與統計學中的頻率概念不同：從頻率的角

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