我正在撰写一篇文档,其中应包含使用朴素贝叶斯(生成式)和逻辑回归(判别式)模型进行文本分类的关键差异。 在我的研究过程中,我遇到了朴素贝叶斯模型的定义:https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/naive-bayes-text-cl...
我在谷歌上搜寻了几个小时,但没有找到任何代码/软件包可供转换。 如果您有任何指导,将不胜感激。
在机器学习分类方面,LDA和朴素贝叶斯的优缺点是什么? 我知道一些区别,例如朴素贝叶斯假设变量独立,而LDA假设高斯类条件密度模型,但我不理解在何时使用LDA或NB取决于情况。