タグ

関連タグで絞り込む (0)

  • 関連タグはありません

タグの絞り込みを解除

qiitaとmachinelearningに関するsyanbiのブックマーク (1)

  • IIR chap 14: ベクトル空間分類 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Introduction to Information Retrieval の14章輪読用 Gunosy研究会 #31 の資料です Introduction ナイーブベイズでは用語を用語列か2値ベクトルで表現した 章ではベクトル空間モデルを用いて文書を表現し,テキストを分類する. 基的な考え方 ベクトル空間モデルでは各用語に対して1つの実数値の要素をもつベクトルとして各文書を表現する 通常TF-IDFを用いる R^|V| のベクトルとして表現される ベクトル空間分類は連続性仮説(contiguity hypothesis)の元に成り

    IIR chap 14: ベクトル空間分類 - Qiita
  • 1