该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-29 14:36
blcblc
阅读(1)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-28 16:31
blcblc
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-28 00:02
blcblc
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Bag-of-Words (BoW) 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头 阅读全文
posted @ 2017-03-27 23:56
blcblc
阅读(235)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-27 23:29
blcblc
阅读(1)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
其实就是计算概率的时候，对于分子+1，避免出现概率为0。这样乘起来的时候，不至于因为某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观 阅读全文
posted @ 2017-03-27 22:33
blcblc
阅读(4633)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-27 18:19
blcblc
阅读(1)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-27 17:59
blcblc
阅读(1)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-27 16:05
blcblc
阅读(1)
评论(0)
推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2017-03-27 15:12
blcblc
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号