哪些不是 Naive 的文本分类算法？

Question

朴素贝叶斯算法假定特征之间是独立的。哪些文本分类算法不是 Naive，即不假设其特征之间的独立性。

Answer 1

答案将非常直接，因为几乎 每个 分类器（除了 Naive Bayes）都不是朴素的。特征独立性是非常罕见的假设，并且不被（在其他大量列表中）采用：

• 逻辑回归（在 NLP 社区中称为最大熵模型）
• 线性判别分析（fischer线性判别）
• kNN
• 支持向量机
• 决策树/随机森林
• 神经网络
• ...

您问的是文本分类，但文本并没有什么特别之处，您可以对此类数据使用任何现有的分类器。