거짓 양성와 벡터 공간 모델

거짓 양성와 벡터 공간 모델의 차이

거짓 양성 vs. 벡터 공간 모델

짓 양성(false positive) 또는 1종 오류(type I error)는 통계상 실제로는 음성인데 검사 결과는 양성이라고 나오는 것이. 벡터 공간 모델(―空間―) 또는 단어 벡터 모델(單語―)은 텍스트 문서를 단어 색인 등의 식별자로 구성된 벡터로 표현하는 대수적 모델이.

거짓 양성와 벡터 공간 모델의 유사점

거짓 양성와 벡터 공간 모델는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 거짓 음성.

거짓 음성

짓 음성(false negative) 또는 2종 오류(type II error)는 통계상 실제로는 양성인데 검사 결과는 음성이라고 나오는 것이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

거짓 양성와 벡터 공간 모델에는 공통점이 있습니다
거짓 양성와 벡터 공간 모델의 유사점은 무엇입니까

거짓 양성와 벡터 공간 모델의 비교.

거짓 양성에는 2 개의 관계가 있고 벡터 공간 모델에는 20 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 4.55%입니다 = 1 / (2 + 20).

참고 문헌

이 기사에서는 거짓 양성와 벡터 공간 모델의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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