Despite its simplicity and the fact

Despite its simplicity and the fact that its conditional independence assumption clearly does not old in real-world situations, Naive Bayes-based text categorization still tends to perform surprisingly well (Lewis, 1998); indeed, Domingos and Pazzani (1997)show that Naive Bayes is optimal for certain problem classes with highly dependent features. On the other hand, more sophisticated algorithms might (and often do) yield better results; we examine two such algorithms next.

Results (Vietnamese) 1:

Mặc dù của nó đơn giản và thực tế của nó giả định độc lập có điều kiện rõ ràng không tuổi trong tình huống thế giới thực, phân loại ngây thơ Bayes dựa trên văn bản vẫn có xu hướng thực hiện đáng ngạc nhiên tốt (Lewis, 1998); Thật vậy, Domingos và Pazzani (1997) Hiển thị mà ngây thơ Bayes là tối ưu cho một số các lớp học vấn đề với phụ thuộc nhiều tính năng. Mặt khác thuật toán phức tạp hơn có thể (và thường làm) mang lại kết quả tốt hơn; chúng tôi xem xét hai các thuật toán như vậy tiếp theo.

Results (Vietnamese) 2:

Mặc dù đơn giản của nó và thực tế là độc lập có điều kiện giả định của nó rõ ràng không cũ trong các tình huống thực tế, Naive Bayes dựa trên phân loại văn bản vẫn có xu hướng thực hiện cũng đáng ngạc nhiên (Lewis, 1998); thực sự, Domingos và Pazzani (1997) cho thấy Naive Bayes là tối ưu cho các lớp vấn đề nhất định với các tính năng phụ thuộc cao. Mặt khác, các thuật toán phức tạp hơn có thể (và thường) mang lại kết quả tốt hơn; chúng ta xem xét hai thuật toán như sau.