中国科学院_遥感图像分类方法_强化学习与dqn_中国AI数据

2019-11-25

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#20 测试观察#30 测试观察#1000 测试观察#1050 测试观察#1100 总体测试精度:0.8035874439461883 这个怎么运作… 在此示例中,我们使用UCI机器学习答复中的垃圾邮件文本数据进行了处理。我们使用TensOrFlOW的词汇处理功能来创建标准化的词汇库,并创建了句子向量,这些词向量是每个文本的词向量的总和。我们在逻辑回归中使用了这句话vectOr,并获得了80%的准确度,从而预测了文本是垃圾邮件。 还有更多… 限制句子(或文本)大小的动机是值得的。在此示例中,我们将文本大小限制为25 WOrds。这是“打包”的惯例,因为它限制了文本长度对预测的影响。您可以想象,如果我们找到一个符合示例的WOrd,可以预测文本为火腿(无垃圾邮件),那么通过在末尾添加该WOrd的许多次出现,垃圾邮件消息可能会得到解决。 实际上,这是目标数据不平衡的普遍问题。在这种情况下,可能会出现数据不平衡的情况,因为垃圾邮件可能很难找到,而火腿很容易找到。因此,我们创建的词汇可能会严重偏向数据中火腿部分表示的单词(火腿越多,表示火腿中表示的单词多于垃圾邮件)。如果我们

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