在使用createML创建文本分类器模型时,createML使用了朴素贝叶斯算法作为机器学习算法。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法,它假设特征之间相互独立,通过计算每个特征在不同类别下的概率来进行分类。在文本分类中,朴素贝叶斯算法可以根据文本中出现的词语来判断文本所属的类别。
朴素贝叶斯算法的优势在于简单、高效,并且对于大规模的文本分类问题有较好的性能表现。它在自然语言处理、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。
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