化以及考虑印刷错

我什至没有提到诸如大小写标准化、删除特殊字符和标点符号、考虑大小写和数字变误和缩写等琐碎问题。这是一件容易的事吗？这很难说但是还有另外一个方法一个捷径。到目前为止员工所指出的行业已被记录我们目前有一个表约条记录将文章名称与相应行业连接起来。我们可以使用机器学习而不是用我们自己的分析头脑来设计这个算法。机器学习多类神经网络我们可以使用几种不同的机器学习算法来近似我们的函数。然而我们通过使用平台上提供的多类神经网络取得了最佳结果。

它由许多输入神经元组成在我们的例子中我们将连接文章的名称、一层内部神经元和一层输 电子邮件数据 出神经元。每个输出神经元负责一个特定的行业。这就是首先要解决的问题出现的地方。也就是说神经网络的输入端具有特定的、固定数量的神经元。同时文章的名称可能具有不同数量的单词或字符。那么如何将不同长度的东西变成固定长度的东西呢？词袋的概念可以解决这个问题。为了说明这一点让我们选取一些选定的文章名称将它们分解为单个单词并删除重复项。



执行此操作后将创建一个由单词组成的列表例如冰箱这些是我们命名空间的维度。文章名称包含上面列表中的单词一定次数零次、一次或多次。因此我们可以将文章名称分配给命名空间中的特定点。表方面价值沙发客车折叠式埃斯特拉波特兰表达德隆吉冰箱表例如名称折叠沙发将对应于点。