Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- ggplot
- lstm
- 주가예측
- 기계학습
- r
- 데이터분석
- R프로그래밍
- CNN
- 하둡
- HIVE
- SQL
- Deeplearning
- 그래프시각화
- Hadoop
- Python
- 자연어처리
- 빅데이터처리
- 딥러닝
- 머신러닝
- R그래프
- 빅데이터
- AI
- 데이터시각화
- word2vec
- R시각화
- pandas
- 데이터
- 데이터처리
- 그래프
- NLP
Archives
- Today
- Total
목록딥러닝 분류 (1)
욱이의 냉철한 공부
[NLP 개념정리] 이해하기 쉬운 분류체계
* Word Representation 관점 (Word Embedding) 1. Discrete Representation : Local Representation 1) One - hot Vector - One - hot Vector 2) Count Based - Bag of Words (BoW) - Document-Term Matrix (DTM) - (TDM) - Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF - IDF) - N-gram Language Model (N-gram) 2. Continuous Representation 1) Prediction Based (Distributed Representation) - Neural Network Language ..
데이터과학/개념 : NLP
2020. 4. 16. 19:23