测试集（test set）：开发集中选出的最优的模型在测试集上进行评估。不会据此改变学习
正如很多人说，其中灵魂就是下面这个公式：简单说，就是。输入
单词向量矩阵用 Xn×d 表示， n 是句子中单词个数，d 是表示向量的维度 (论
较依赖于ground truth数据。
转载一下，这文章写的真好！容易看懂，。也是解决了，好奇为什么不用3。因为，如果使用3的话。那么数量就会大的吓人！
聚类和分类的最基本区别。分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类的理解更简单，就是你压根不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体，那就是聚类了。聚类不需要对数据进行训练和学习。分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。常见的分类比如决策树分类
其中包是一一对应的。
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