احتاج شرح مفصل على كيفية تعامل الSVM , NB مع الfeatures بعد عملية الfeature extraction و الterm weighting
في الtext classification
مثلا عند تطبيق TFIDF لماذا تختلف النتيجة في NB عن SVM, انا اعرف ان المعادلة الخاصة بsvm هي:
Wx+b
والخاصة بالNB هي :
P (A|B) = P (B|A)P (A) / P(B)
ولكن احتاج تفصيل لكيف بالضبط يتعامل كل منهم مع الweighted terms ولماذا قد تختلف النتائج بينهما ؟
الشرح يكون على الزوم لاتمكن من الاستفسار ويكون مسجل ويرسل لي بعد الانتهاء على ان تكون التكلفة 25 دولار
مرحبا، أنا مهندس معلوماتية اختصاص ذكاء صنعي، و لدي خبرة كبيرة فيما تطلبينه، كما أنني مدرب في أكاديمية حسوب. يمكنني مساعدتك و شرح كافة الأمور المتعلقة بال NB و ا...
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته اهلا بك انا دكتور جامعى تخصص NLP ساقوم بشرح طريقة عمل كلا من الالجورزمين باذن الله و شرح طريقة tfidf
مهندس متخصص فى علوم البيانات و الذكاء الاصطناعى استطيع المساعدة فى فهم هذا الموضوع خاصة قد قمت بعمل sentimental analysis ل Amazon reviews مرفق شهادات الخبرة بال...