BoW（词袋）算法

BoW BoW模型最初是为解决文档建模问题而提出的，因为文本本身就是由单词组成的。它忽略文本的词序，语法，句法，仅仅将文本当作一个个词的集合，并且假设每个词彼此都是独立的。这样就可以使用文本中词出现的频率来对文档进行描述，将一个文档表示成一个一维的向量。 将BoW引入到计算机视觉中，就是将一幅图像看着文本对象，图像中的不同特征可以看着构成图像的不同词汇。和文本的BoW类似，这样就可以使用图像特征在

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