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svm算法（SupportVectorMachines,SVM）由Vapnik在1995年明確提出，風琴箱用以處理二分類計算機視覺難題。它根據找尋適用空間向量來明確管理決策面，并使分類間距較大 。SVM方法給予了處理“維數災禍”難題的方法。SVM方法不錯的理論基礎和它在一些行業的使用中呈現出來的出色的廣泛性能，雖然SVM算法的性能在很多現實情況的使用中取得了認證，可是該算法在預估上存有著一些難題，辦公用品包含練習算法速度比較慢，算法繁雜而難以達到及其檢驗環節算法復雜度大這些。樸素貝葉斯(NaiveBayes，NB)幾率分類器是深度學習中很常見的一種方法，其主要觀念是運用英語單詞和分類的聯合概率來可能給出文本文檔的分類幾率。
貝葉斯公式：P(C|X)*P(X)=P(X|C)*P(C)
矩陣的特征值：X=(x1,x2,x3…)C={C1,C2,……}
在其中P(C)是每一個類型的先驗概率，即，風琴包互聯網技術上每個分類所占總網頁的占比
P(X|C)：條件概率，表明在類型為C的練習結合中，X的分布狀況。
P(X)：每一個矩陣的特征值的分布，因為矩陣的特征值的分布是隨即的，因此P(X)相同
?神經網絡（Neuralnetwork，NN）技術性是人工智能技術中的關鍵技術。將神經網絡用以文本文檔分類時，必須為每一個分類創建一個神經網絡，通過學習獲得從鍵入英語單詞（或是更繁雜的特點詞向量）到分類的離散系統投射。其測算量和練習時間十分巨大。
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