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深入浅出决策树(二),通过具体案例详细说明对比了DT(决策树),k-NN(k-最近相邻)和RF(随机森林)的优缺点和适用场景。
对于刚入门,但又想全面了解自然语言处理(NLP)的人,这篇文章最适合不过了,作者写了这篇文章来说明如何构建机器学习方案来解决识别不同的用户/客户群,准确地检测和提取不同类别的反馈,根据意图对文本进行分类等问题。从最简单的方法开始,然后转向更细微的解决方案,例如特征工程,单词向量和深度学习。中文原文链接:www.apexyun.com
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