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概率模型、生成式模型、广泛用于文本分类，自然语言处理和模式识别。 生成式和判别式模型区别： 贝叶斯公式如下： 由于同一个训练集p(x) p(y)相等，则可转成以下公式： 由于模型采用了y=cj，表明使用了标签信息，最后预测时，需要对测试样本属于每个标签的概率都要计算一遍。不像生成式一般直接就输出测试样本的概

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