我可以将SGD与多项式朴素贝叶斯一起使用吗？

Question

我想了解我是否可以以及是否有效的方法来培训您的MNB模型与SGD。我的申请是文本分类。在sklearn中，我发现没有可用的MNB，默认情况下它是SVM，但NB是线性模型，不是吗？

因此，如果我的似然参数（使用拉普拉斯平滑）可以估算为

我可以使用SGD更新参数并最小化成本函数吗？

如果SGD与此无关，请告诉我。提前谢谢。

更新： 所以我得到了答案并希望我说得对，MNB的参数通过给定输入文本中的出现一词更新（如tf-idf）。但我仍然不清楚为什么我们不能将SGD用于MNB培训。如果通过明确的描述或某些数学解释对其进行解释，我就会理解它。感谢

Answer 1

  

在sklearn，我发现没有可用的MNB

多项式朴素贝叶斯在scikit-learn中实现。没有梯度下降使用。该实现仅使用相对频率计数（通过平滑）来一次性找到模型的参数（这是适合MNB模型的标准和最有效的方式）：

http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html