使用机器学习的作者归因

作者: v-star*위위
发布时间: 2024-08-13 03:38:04 (2天前)
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流浪海。 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 我认为Naive Bayes可以为您提供见解。还有一种方法，就是找出将这些书分开的功能 <BR/> 1.文字的复杂性，一些作家易于理解和使用常用词，我暗示IDF（逆文档频率） <BR/> 有些词在他的时代甚至可能不存在，如“自拍”，“移动”等。 </p> <P> 尝试找到很多这样的功能，也可以训练一个有辨别力的分类器。 </p> </DIV>

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