 Side note: Conditional independen

 Side note: Conditional independence of events does in fact not hold
– “New”/ “York“ and “Hong” / “Kong"
– Still, good accuracy can be achieved
 Boolean representation simplistic
– Keyword counts lost
 More elaborate probabilistic methods
– E.g. estimate probability of term v occurring in a document of class C by
relative frequency of v in all documents of the class
 Other linear classification algorithms (machine learning) can be used
– Support Vector Machines, ..

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทด: ความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขของเหตุการณ์ในความเป็นจริงไม่ถือ– "ใหม่" / "York" และ "Hong" / "ฮ่องกง"-ยัง ความถูกต้องดีสามารถทำได้บูแทนพี่– จำนวนสำคัญหายไปอธิบายวิธี probabilistic มาก– เช่น ประเมินความน่าเป็นของ v ระยะที่เกิดขึ้นในเอกสารของคลาส C โดยความถี่สัมพัทธ์ของ v ในเอกสารทั้งหมดของชั้นสามารถใช้อื่น ๆ ประเภทเส้นอัลกอริทึม (เรียนรู้เครื่องจักร)-สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์, ...

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บันทึก Side: อิสระเงื่อนไขของเหตุการณ์ในความเป็นจริงไม่ถือ
- "ใหม่" / "ยอร์ค" และ "หงส์" / "ฮ่องกง"
- ยังคงความถูกต้องที่ดีสามารถทำได้
การแสดงแบบบูลง่าย
- นับคำสำคัญที่หายไป
ซับซ้อนอื่น ๆ น่าจะเป็นวิธีการ
- เช่นความน่าจะเป็นประมาณวีระยะที่เกิดขึ้นในเอกสารของชั้น C โดย
ความถี่สัมพัทธ์ของวีในเอกสารทั้งหมดของชั้น
อื่น ๆ ขั้นตอนวิธีการจำแนกเชิงเส้น (การเรียนรู้เครื่อง) สามารถใช้
- การสนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง ..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หมายเหตุ : เงื่อนไขด้านความเป็นอิสระของเหตุการณ์จริงไม่ถือ
- " ใหม่ " / " นิวยอร์ก " และ " ฮอง " / " ฮ่องกง "
( แต่ความถูกต้องที่ดีสามารถเกิดขึ้นได้

) การเป็นตัวแทนบูลีนแบบนับหายไป
วิธีการซับซ้อนมากขึ้นการประมาณความน่าจะเป็นของระยะ เช่น
- V เกิดขึ้น ในเอกสารของคลาส C โดย
ความถี่สัมพัทธ์ของ V ในเอกสารทั้งหมดของชั้น
อื่นๆการจำแนกขั้นตอนวิธีเชิงเส้น ( การเรียนรู้ของเครื่อง ) สามารถใช้
–เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน . . . . . . .