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스플라인 또는 커널 스무더와 같은 데이터 분석의 스무딩 방법은 lowess와 같은 회귀 스무더입니다.

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상호 배타적이지 않은 카테고리를 분류 할 수있는 딥 러닝 모델
예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …
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왜 역 문서 빈도로 하나를 추가해야합니까?
내 교과서에는 idf가 되어 있습니다.log(1+Nnt)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) NNN : 문서 수 ntntn_t : 용어 포함하는 문서 수ttt Wikipedia는이 수식을 실제 의 부드러운 버전으로 나열합니다 . 내가 이해하는 것 : ~ 이르기까지 직관적으로 보입니다. 그러나 는 에서 로 너무 이상해 보입니다 ... 언어 모델링에서 스무딩에 대해 조금 알고 있지만 분자에 무언가를 추가 할 …

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k 범주 형 변수에 해당하는 회귀 스무딩 스플라인에서 k 매듭을 선택 했습니까?
환자의 나이 (년 단위로 측정 된 정수 수량)가 예측 변수 중 하나 인 예측 비용 모델을 작성 중입니다. 연령과 입원 위험 사이의 강력한 비선형 관계가 분명합니다. 환자 연령에 대한 처벌 회귀 스무딩 스플라인을 고려하고 있습니다. 에 따르면 통계 학습의 요소 (Hastie 등, 2009, 151), 최적의 매듭 배치는 회원 시대의 고유 …
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