當我們已經將文字轉成數值，接下來就是要利用分類的計算方式來進行好壞文章的分類。

在說明我們使用的分類演算法前，先用一篇的章節來說明各分類器的優缺點，以便讓大家對於之後的演算法可以快速了解。要先說明一下，有關演算法的模型在這邊不會說明太多 (網路上太多相關資訊也都查得到)，這裡只是快速講解之後我們會用到哪些的分類演算法；如果大家對每個演算法的數學描述有興趣，我們都會把相關說明的連結放上，可以直接連過去觀看。

在機器學習中分類演算法主要分為監督式學習(supervise learning)與非監督式學習(unsupervise learning)演算法，因為我們之前已經有先做了人工標記，目的就是要套入監督式的分類計算，所以以下都會說明監督式分類演算法。

監督式學習

圖片來源 : 『機器學習:如何在多類別分類問題上使用用二元分類器進行分類』

我們之後會使用到的三種監督式分類演算法分別是：
1. 支持向量機 (Support Vector Machine, SVM)
2. 貝氏分類器 (Naïve-Bayes)
3. 隨機森林（Random Forest)

為何選用這三個？這是之前自己當研究生時比較好的分類演算法，相關的 paper 說明可以看一下這兩篇：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7860233

https://drive.google.com/viewerng/viewer?url=http://www.ijmlc.org/papers/158-C01020-R001.pdf

當然，你可以說現在有 deep learning 的方式可以自己學習，甚至在分類上的效能搞不好還更好，其實我也不反對這個理由，但我是打算把這議題留到明年再說 ?

其實另外還有一個更重要的原因，是因為 Weka 有寫好的分類演算法可以使用，又有許多可以改善分類演算法的模組 (例如：特徵選取) 可以使用，那就當然直接用囉 ?

在之後的文章內會特別說明各分類演算法的效能並互相比較，以及如何去改善正確率，那就留待之後說明了。

註1. https://academic.oup.com/bioinformatics/article/21/5/631/219898

如果想看更多分類器的介紹，可以參考
https://mropengate.blogspot.com/2015/05/ai-supervised-learning.html

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