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。