KL 다이버전스 두 가지 특징적인 분산 표현을 측정 특정 문장군에 대해 문장분류를 할 때 SVM(SupportVectorMachine)+FeatureSelection을 사용하면 단순히 분류가 가능할 뿐만 아니라 그 분류에 기여하는 소성을 순위화할 수 있다. (그러므로, 노이즈가 없는 상태에서 실험할 수 있으므로 정밀도가 오른다.차원 압축에도 도움이 된다) 이 특성이 분산 표현으로 어떻게 표현되는지 조사하는 것이이 프로그램. *SVM+FS로 추... word2vec파이썬KL 다이버전스계층적 클러스터링 KL 다이버전스에서 확률 분포의 거리를 측정하는 이유 \newcommand{\R}{\mathbb{R}} \newcommand{\C}{\mathbb{C}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\kk}{{\mathbf{k}}} \newcommand{\pp}{{\mathbf{p}}} \newcommand{\xx}{{\mathbf{x}}} \newcommand{\XX... 확률KL 다이버전스KL 정보량Sanov수학
두 가지 특징적인 분산 표현을 측정 특정 문장군에 대해 문장분류를 할 때 SVM(SupportVectorMachine)+FeatureSelection을 사용하면 단순히 분류가 가능할 뿐만 아니라 그 분류에 기여하는 소성을 순위화할 수 있다. (그러므로, 노이즈가 없는 상태에서 실험할 수 있으므로 정밀도가 오른다.차원 압축에도 도움이 된다) 이 특성이 분산 표현으로 어떻게 표현되는지 조사하는 것이이 프로그램. *SVM+FS로 추... word2vec파이썬KL 다이버전스계층적 클러스터링 KL 다이버전스에서 확률 분포의 거리를 측정하는 이유 \newcommand{\R}{\mathbb{R}} \newcommand{\C}{\mathbb{C}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\kk}{{\mathbf{k}}} \newcommand{\pp}{{\mathbf{p}}} \newcommand{\xx}{{\mathbf{x}}} \newcommand{\XX... 확률KL 다이버전스KL 정보량Sanov수학