Bag-of-words model
Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词 ...
原文：目标识别：Bag-of-words表示图像
BOW bag of words 模型简介 Bag of words模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法 句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子 因为里面装的都是词汇，所以称为词袋，Bag of words即因此而来 ，然后看这个袋子里装的都是些什么词汇，将其分类。如果文档中猪 ...
2016-08-18 01:45 1 4699 推荐指数：
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