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svm算法（SupportVectorMachines,SVM）由Vapnik在1995年明确提出，风琴箱用以处理二分类计算机视觉难题。它根据找寻适用空间向量来明确管理决策面，并使分类间距较大 。SVM方法给予了处理“维数灾祸”难题的方法。SVM方法不错的理论基础和它在一些行业的使用中呈现出來的出色的广泛性能，虽然SVM算法的性能在很多现实情况的使用中取得了认证，可是该算法在预估上存有着一些难题，办公用品包含练习算法速度比较慢，算法繁杂而难以达到及其检验环节算法复杂度大这些。朴素贝叶斯(NaiveBayes，NB)几率分类器是深度学习中很常见的一种方法，其主要观念是运用英语单词和分类的联合概率来可能给出文本文档的分类几率。
贝叶斯公式：P(C|X)*P(X)=P(X|C)*P(C)
矩阵的特征值：X=(x1,x2,x3…)C={C1,C2,……}
在其中P(C)是每一个类型的先验概率，即，风琴包互联网技术上每个分类所占总网页的占比
P(X|C)：条件概率，表明在类型为C的练习结合中，X的分布状况。
P(X)：每一个矩阵的特征值的分布，因为矩阵的特征值的分布是随即的，因此P(X)相同
•神经网络（Neuralnetwork，NN）技术性是人工智能技术中的关键技术。将神经网络用以文本文档分类时，必须为每一个分类创建一个神经网络，通过学习获得从键入英语单词（或是更繁杂的特点词向量）到分类的离散系统投射。其测算量和练习時间十分巨大。
