>>1.00<<>>1.00<<Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 1:05Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -1:05 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
Мы поближе рассмотрели классическую векторную модель текста и поговорили немного об области её применения, а также рассмотрели несколько способов взвешивания признаков (то есть, слов). TF-IDF — одна из самых распространённых схем, она не требует информации о метках слов. А также — взаимную информацию, которая опирается на совместное распределение вероятностей двух случайных событий. Ну и на практике важно помнить ещё пару вещей. Во-первых, бесплатных завтраков не бывает[1], то есть вам всегда нужно пробовать разные варианты, искать тот, который лучше будет работать именно для вашей задачи. Большая часть методов машинного обучения при настройке всё равно назначает какие-то коэффициенты признакам. Таким образом, те веса, которые вы назначаете сами, играют меньшую роль, чем то, насколько хорошо вы уберёте незначимые или шумные признаки.
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/No_free_lunch_theorem