朴素贝叶斯模型 多元伯努利事件模型+多项式事件模型 Multi-Variate Bernoulli Event Model and Multinomial Event Model

朴素贝叶斯模型（Naïve Bayes Models）： 适用于离散分布的朴素贝叶斯模型是个几率模型、生成式模型、普遍用于文本分类，天然语言处理和模式识别。 生成式和判别式模型区别： 贝叶斯公式以下： 因为同一个训练集p(x) p(y)相等，则可转成如下公式： 因为模型采用了y=cj，代表使用了标签信息，最后预测时，须要对测试样本属于每一个标签的几率都要计算一遍。不像生成式通常直接就输出测试样本的

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