Global Email Filter Predictor

O que a saída sigmoide igual a 0,5 indica em relação à probabilidade de uma avaliação positiva?

Qual é uma estratégia mencionada para melhorar a tokenização na análise de texto?

Quando se trata de grandes conjuntos de dados, por que o mapeamento n-grama → índice de característica pode se tornar problemático?

Qual é um modelo mencionado como alternativa ao Bag Of Words (BOW) e aos modelos lineares para a análise de texto?

O que significa utilizar hashing para lidar com grandes conjuntos de dados na análise de texto?

Qual é a principal limitação apontada em relação à aprendizagem profunda na classificação de sentimentos de textos?

Qual é a principal razão pela qual os utilizadores de webmail são muitas vezes preguiçosos na rotulagem dos e-mails?

Por que motivo os tokens são duplicados e tornados únicos com um identificador de utilizador?

Por que razão um classificador global treinado em todos os utilizadores foi escolhido como linha de base?

Qual a importância de grandes conjuntos de dados na criação de modelos?

O que a vectorização de palavras envolve na criação de uma coluna de caracterı́sticas para cada palavra?

Por que a amostragem de conjuntos de dados menores resulta em uma diminuição da precisão?

Qual método é utilizado para reduzir o número de características originais?

O que permite controlar o número de características na saída do processo de hashing?

Qual é a função do preditor específico (u) desenvolvido para cada utilizador?

Qual é a fonte dos dados rotulados utilizados para desenvolver o preditor específico para cada utilizador?

Qual é a função das ferramentas como sklearn.feature_extraction.text.HashingVectorizer e a biblioteca vowpal wabbit?

Qual é a principal desvantagem mencionada sobre o método de redução de características baseado em hashing?