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摘要：总览 用途：文本分类 优点：在精度上与深度学习的方法媲美，但更高效，速度快多个数量级。 模型结构 fastText的结构：输入为一个句子的N个词(ngram)的向量和表示，训练之前单个词向量可利用随机数进行初始化，随后将这些词向量加权平均得到对应文本的向量表示；输出为文本对应的标签。此模型结构与CB 阅读全文

摘要：树模型 应用场景：1.分类 2.回归 步骤：特征选择+树的生成+剪枝 分类应用中的树模型等价于if-then规则的集合or定义在特征空间与类空间的条件概率分布，可解释性强 概念： 1. 熵：表示随机变量的不确定程度，其数值越大，则随机变量的不确定性也越大 2.条件熵：表示在已知随机变量X的条件下随机 阅读全文