Mokhov Andrey 2 лет назад
Родитель ba74b037c9
Сommit c2afdece14

@ -20,7 +20,7 @@
"\n", "\n",
"Decision Tree - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier – Метод деревьев решений\n", "Decision Tree - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier – Метод деревьев решений\n",
"\n", "\n",
"Support Vector Machine - https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC – Метод опорных векторов\n", "Support Vector Machine - https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC – Метод опорных векторов\n",
"\n", "\n",
"MultinominalNB - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html - Полиномиальный (Мультиномиальный) Наивный Байесовский метод – разновидность Наивного Байесовского метода, которая хорошо работает с текстами, длины которых сильно варьируются.\n", "MultinominalNB - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html - Полиномиальный (Мультиномиальный) Наивный Байесовский метод – разновидность Наивного Байесовского метода, которая хорошо работает с текстами, длины которых сильно варьируются.\n",
"\n", "\n",
@ -192,7 +192,7 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Для векторного представления выборки с помощью готовых моделей " "## Для векторного представления выборки с помощью готовых моделей - см. ноутбук лекции №5"
] ]
} }
], ],

Загрузка…
Отмена
Сохранить