【sklearn文本特征提取】词袋模型/稀疏表示/停用词/TF-IDF模型
1. 词袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域。然而，原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练，因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量，而不是可变长度的原始文本。 为了解决这个问题，scikit-learn提供了从文本内容中提取 ...
原文：特征提取方法: one-hot 和 TF-IDF
one hot 和 TF IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法，本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 . one hot . one hot编码 什么是one hot编码 one hot编码，又称独热编码 一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本 行 ，每个样本有三个特征 列 ...
2017-10-30 19:58 7 41572 推荐指数：
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