livedoorニュースコーパスでTF-IDFを特徴量にしてAROWで95%近く出ているのでディープラーニングなんていらなかったんや

masatoi のブックマーク 2017/01/23 00:52

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/260448551/comment/masatoi" data-user-id="masatoi" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/qiita.com/hogefugabar/items/c27ed578717c5e7288c0" data-original-href="https://qiita.com/hogefugabar/items/c27ed578717c5e7288c0" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fqiita.com%2Fhogefugabar%2Fitems%2Fc27ed578717c5e7288c0" data-user-icon="/users/masatoi/profile.png">深層学習でニュース記事を分類する - Qiita</a><br><p style="clear: left">livedoorニュースコーパスでTF-IDFを特徴量にしてAROWで95%近く出ているのでディープラーニングなんていらなかったんや</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/masatoi/20170123#bookmark-260448551"><span class="datetime-body">2017/01/23 00:52</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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深層学習でニュース記事を分類する - Qiita

qiita.com/hogefugabar2015/07/23

はじめにニュース記事のBag-of-Words(BoW)から，カテゴリを予測するみたいなことをStacked Denoising Autoencodersでやってみました．データセットデータセットはlivedoor ニュースコーパスを使います．本コ...

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