Documents taken from sources like W

Documents taken from sources like Wikipedia or the online discussion board Usenet often have word choice that reflects the topic being discussed, for example, the word “clustering” is much more likely to show up in a document on “Computer Science” than one about motorcycles topics.
Given the collection of words in a document, it should be possible to predict what subject it is contained in.
- Data: Usenet dataset, Wikipedia small dataset.
- Task: Search for articles similar to an example, or divide the dataset into clusters.
- Methods: unsupervised learning, k-means, LDA, spectral clustering

Kết quả (Việt) 1:

Tài liệu Lấy từ nguồn như Wikipedia hoặc hội đồng quản trị trực tuyến thảo luận Usenet thường có lựa chọn từ phản ánh các chủ đề được thảo luận, ví dụ, các từ "kết cụm" là rất có khả năng xuất hiện trong một tài liệu về khoa học máy tính"" hơn một về các chủ đề xe máy.Đưa ra bộ sưu tập của các từ trong một tài liệu, nó nên có thể để dự đoán những gì tiêu đề nó được chứa trong.-Dữ liệu: Usenet bộ dữ liệu, số liệu nhỏ Wikipedia.-Công việc: Tìm kiếm các bài viết tương tự như một ví dụ, hoặc phân chia bộ dữ liệu thành các cụm.-Phương pháp: không có giám sát học tập, k-có nghĩa là, cấp LDA cải, quang phổ clustering

Kết quả (Việt) 2:

Tài liệu lấy từ các nguồn như Wikipedia hay các diễn đàn thảo luận trực tuyến Usenet thường có sự lựa chọn từ đó phản ánh những chủ đề được thảo luận, ví dụ, từ "phân nhóm" có nhiều khả năng để hiển thị trong một tài liệu về "Khoa học Máy tính" hơn một về xe máy . chủ đề
với bộ sưu tập của các từ trong một tài liệu, người ta có thể dự đoán những gì đối tượng nó được chứa trong.
- dữ liệu: Usenet bộ dữ liệu, Wikipedia tập dữ liệu nhỏ.
- nhiệm vụ: Tìm kiếm các sản phẩm tương tự vào ví dụ, hoặc chia tập dữ liệu vào cụm.
- phương pháp: học không giám sát, k-means, Inc, clustering quang phổ