关键词：Logistic Regression, Native Bayes, Representation learning
特征工程方法的弊端：
- 结果高度依赖给定的特征，训练模型对新特征束手无策
- 确定对训练有效的特征是困难的
Representation learning：区别于手工标注，它的效果更好
MLP：可以看作是若干数学方程式组合起来的一个映射算法，每个方程式针对输入有各自不同的输出
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关键词：Logistic Regression, Native Bayes, Representation learning
特征工程方法的弊端：
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