斯坦福大学_knn算法_模型损失函数设计_中国AI数据

2019-11-25

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允许文本的长度不受限制,则垃圾邮件发送者可能会利用此优势并创建非常长的文本,这在我们的逻辑模型中触发非垃圾邮件词因子的可能性更高。 在下一节中,我们尝试通过使用单词出现的频率来确定单词嵌入的值,以更好的方式解决此问题。 实施TF-IDF 由于我们可以为每个单词选择嵌入,因此我们可能决定更改某些单词的权重。一种这样的策略是增加有用的单词,减少过于常见或太少的单词。我们将在此食谱中探索的嵌入是尝试实现这一目标。 做好准备 TF-IDF是acr Onym,表示TeXt FreqUenCy-InVerSe文档频率。ThiS术语本质上是每个单词的文本频率和文档反向频率的乘积。 在先前的食谱中,我们介绍了单词袋方法,该方法为句子中单词的每次出现分配一个值。这可能是不理想的,因为每个句子类别(前面的食谱示例中的垃圾邮件和火腿)最有可能出现相同的频率,而诸如“伟哥”和“塞拉利昂”之类的单词在确定答案中的重要性可能更高。文字是否为垃圾邮件。 我们首先要考虑单词频率。在这里,我们考虑单词在单个条目中出现的频率。本部分的目的是查找在每个条目中似乎很重要的术语: 但是诸如和和之类的WOrd可能

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