 פֿאָרשלאָגן אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם פּאַסיק פֿאַר אַנאַלייזינג טעקסט דאַטן.
איין מאַשין לערנען אַלגערידאַם וואָס איז פּאַסיק פֿאַר אַנאַלייזינג טעקסט דאַטן איז די Naive Bayes אַלגערידאַם. דער אַלגערידאַם איז באזירט אויף די Bayes טהעאָרעם און איז ספּעציעל נוציק ווען ארבעטן מיט גרויס דאַטאַסעץ. עס איז וויידלי געניצט אין טעקסט קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס, אַזאַ ווי סענטימענט אַנאַליסיס און ספּאַם פֿילטרירונג, ווו דער ציל איז צו קאַטאַגערייז טעקסט דאַטן אין פּרעדעפינעד קלאסן. נאַיוו בייעס אַלגערידאַם אַרבעט דורך קאַלקיאַלייטינג די מאַשמאָעס פון יעדער קלאַס געגעבן די פֿעיִקייטן אין די אַרייַנשרייַב דאַטן און טשוזיז די קלאַס מיט די העכסטן מאַשמאָעס. אן אנדער מייַלע פון ניצן Naive Bayes פֿאַר טעקסט דאַטן אַנאַליסיס איז די פּאַשטעס און עפעקטיווקייַט, וואָס מאכט עס אַ גוט ברירה פֿאַר סינעריאָוז ווו אַ שנעל און סטרייטפאָרווערד לייזונג איז דארף.