A set of methods that transform raw data into numerical features used for machine learning
4 phương ánCó giải thích
Các phương án trả lời
Chọn một phương ánLời giảiChọn phương án để mở
Đáp án đúng: "What is feature extraction?". Câu này viết theo kiểu thẻ ghi nhớ: vế mô tả là tập phương pháp biến dữ liệu thô thành đặc trưng số cho học máy, và câu trả lời là khái niệm feature extraction (trích xuất đặc trưng). Trong NLP, trích xuất đặc trưng gồm nhiều kỹ thuật như one-hot, bag-of-words, TF-IDF, n-gram hay embedding, đều nhằm biến văn bản thành vector để mô hình tính toán. "What is 1-hot encoding?" chỉ là một kỹ thuật cụ thể trong tập đó, biểu diễn mỗi giá trị bằng vector có đúng một vị trí bằng 1, không phải cả tập phương pháp. "What is a Bag of Word?" cũng là một phương pháp riêng lẻ, đếm số lần xuất hiện của từ và bỏ qua thứ tự. "What is feature detection in images?" thuộc thị giác máy tính, chỉ việc phát hiện điểm đặc trưng như góc, cạnh trong ảnh, không phải định nghĩa tổng quát áp cho mọi loại dữ liệu thô.
Cùng phần 4
Dictionary-based sentiment analysis is a computational approach relies on a pre-defined list (or dictionary) of sentiment-laden words.Có lời giảiCâu hỏiWhat is the correct order of the following operations when constructing a text classification model?
(1) Text cleaning; (2) Text annotation; (3) Gradient descent; (4) Model tuning; (5) Text to predictors.Có lời giảiCâu hỏiWhich of the following features can be used for accuracy improvement of a classification model?Có lời giảiCâu hỏiCả 15 câu của chủ đề15 câu