Câu hỏi được gắn thẻ «information-retrieval»


2
Đo độ tương tự tài liệu
Để phân cụm (văn bản) tài liệu, bạn cần một cách đo lường sự tương đồng giữa các cặp tài liệu. Hai lựa chọn thay thế là: So sánh các tài liệu dưới dạng vectơ hạn sử dụng Tương tự Cosine - và TF / IDF làm trọng số cho …

4
Làm thế nào để chiếu một vectơ mới lên không gian PCA?
Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA), tôi muốn chiếu một vectơ mới lên không gian PCA (tức là tìm tọa độ của nó trong hệ tọa độ PCA). Tôi đã tính PCA bằng ngôn ngữ R bằng cách sử dụng prcomp. Bây giờ tôi có thể …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 



1
Làm thế nào để so sánh các sự kiện quan sát so với dự kiến?
Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến ​​của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 


1
Tại sao Lucene IDF có +1 dường như bổ sung?
Từ các tài liệu Lucene IDF = 1 + nhật ký( numDocsdocFreq + 1)IDF= =1+đăng nhập⁡(numDocsdocFreq+1)\text{IDF} = 1 + \log\left(\frac{\text{numDocs}}{\text{docFreq}+1}\right) Trong các tham chiếu khác (ví dụ: wikipedia ), IDF thường được tính là hoặc để tránh lặn bằng 0.đăng nhập( numDocsdocFreq)đăng nhập⁡(numDocsdocFreq)\log\left(\frac{\text{numDocs}}{\text{docFreq}}\right)đăng nhập( numDocsdocFreq +1)đăng nhập⁡(numDocsdocFreq+1)\log\left(\frac{\text{numDocs}}{\text{docFreq}+1}\right) Tôi cũng nhận …

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.