Изменения

==== Извлечение признаков из текстов ====

Большинство математических моделей работают в векторных пространствах больших размерностей, поэтому необходимо отобразить текст в векторном пространстве. Основным походом является мешок слов (bag-of-words): для документа формируется вектор размерности словаря, для каждого слова выделяется своя размерность, для документа записывается признак насколько часто слово встречается в нем, получаем вектор. Наиболее распространенным методом для вычисления признака является TF-IDF<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf TF-idf]</ref> и его вариации (TF — частота слова, term frequency, IDF — обратная частота документа, inverse document frequency). Плюсами мешка слов является простая реализация, однако данный метод теряет часть информации, например, порядок слов. Для уменьшения потери информации можно использовать мешок N-грамм (добавлять не только слова, но и словосочетания), или использовать методы векторных представлений слов(Word2vec) это, например, позволяет снизить ошибку на словах с одинаковыми написаниями, но разными значениями и наоборот.

=== Алгоритмы классификации ===