有那位高手了解人工智能中的Ontology？或提供论坛、网页等相关信息。

Holdsor 2003-08-24 09:38:35

Ontology的应用如何在具体应用系统中实现？

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klbt 2003-09-26

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不清楚，帮你顶。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相...

====摘自网络，有修改==== TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式

我粗算了一下对机器学习（偏理论和方法论不偏工程）大概30个技能点吧（可能增加）每个点我分成高中初三个级别即总共90分为了方便理解默认本科毕业送基础分10分凑到100分以我自己为例我入学博士的时候是英国本科大致上7+10=17分博一（21分）：上数学系博士课和机器学习的入门课并多次参加kaggle 第一次使用tensorflow但不会读paper 更不会写找了几个做ML的老师结果都被拒了试着了解了几个女生但没遇到合适的博二上（31分）：刚开学遇到了我现在的导师开始了第一个线性模型项目

TF/IDF算法TF/IDFTF/IDF（term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明。一。TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性。公式为这个term在document中出现的次数除以该docum

TF/IDF算法可能并不是百度的重要方法，google适用；百度个人认为是向量空间模型，实质也是TF/IDF。在招聘的时候，如果碰到信息专业的学生，我总是喜欢问，你知道信息论是谁提出来的吗？应聘的人没有一个能答出来，哎呀，信息论其实对于SEO非常重要，建议大家来看下，tf、idf看起来是比较简单的的一个信息处理方法，但是想搞明白并且在实际工作中灵活适用，怕不是那么容易的事情了。--沙僧SEO

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