在机器学习领域中，朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器, 朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。

1.线性回归与逻辑回归
2.多元梯度下降
3.梯度上升
4.正规方程

在做文本分类等问题时,需要从大量语料中提取特征,词袋和TF-IDF模型是很好的选择

Python中很好用的中文分词组件

正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM 法）是指从左向右按最大原则与词典里面的词进行匹配。假设词典中最长词是 m个字，那么从待切分文本的最左边取 m个字符与词典进行匹配，如果匹配成功，则分词, 如果匹配不成功，那么取 m−1 个字符与词典匹配，直到成功匹配为止。