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深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，旨在通过模拟人脑的神经网络结构来解决复杂的任务。深度学习通过多层神经网络，自动从数据中学习特征，避免了传统机器学习中手动特征工程的繁琐过程。深度学习在许多领域取得了突破性进展，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。

朴素贝叶斯是一种基于条件概率的分类方法，利用贝叶斯定理来预测给定特征的条件下，数据点属于某一类别的概率。该算法的核心假设是特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，特征之间没有依赖关系。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单而高效的分类算法，特别适用于文本分类任务，如垃圾邮件分类和情感分析。尽管其假设特征之间相互独立的前提可能在某些情况下不成立，但在许多实际问题中，朴素贝叶斯仍然表现得相当好。通过合理

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