العودة لقائمة المشاريع

شرح كيف يتعامل الSVM و الNB مع الfeatures

43

نقاط الجدية مشروع جاد

من 100 — بناءً على نشاط صاحب المشروع، جودة الوصف، الميزانية، والعروض
الحالة
مكتمل
تاريخ النشر
منذ 3 سنوات
الميزانية
$25.00 - $50.00
مدة التنفيذ
2 يومين
التصنيف
برمجة، تطوير المواقع والتطبيقات
صاحب المشروع
اروى م.
عدد العروض
3
مشاريع قيد التنفيذ
0
التواصلات الجارية
0
المهارات المطلوبة
تطوير البرمجيات تدريب عن بعد هندسة البرمجيات تعلم الآلة الذكاء الاصطناعي التعلم العميق تطوير البرمجيات تدريب عن بعد هندسة البرمجيات تعلم الآلة الذكاء الاصطناعي التعلم العميق
الوصف
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
عرض على مستقل