TF-IDF学习笔记
计算文本的权重向量，有个很有效的权重方案：TF-IDF权重策略。TF-IDF含义是词频逆文档频率，指的是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或短语具有很好的分类区分能力，适合用来分类。简单的说，TF-IDF(词频-逆文档频率)，它可以反映出 ...
原文：机器学习——TF-IDF
TF IDF term frequency inverse document frequency，词频 逆向文件频率 是一种用于信息检索 information retrieval 与文本挖掘 text mining 的常用加权技术。 TF IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料 ...
2022-04-20 14:52 0 796 推荐指数：
相关推荐
机器学习-文本分类（1）之独热编码、词袋模型、N-gram、TF-IDF
1、one-hot 一般是针对于标签而言，比如现在有猫：0，狗：1，人：2，船：3，车：4这五类，那么就有： 猫：[1,0,0,0,0] 狗：[0,1,0,0,0] 人：[0,0,1,0,0] ...
TF-IDF介绍
TF-IDF是什么 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF的使用场景 TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关 ...
TF-IDF及其算法
概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数 ...
TF-IDF模型
TF-IDF模型 1. 理论基础 由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在，而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化，从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术，能够将字符串转换为数字，从而能够进行数据计算。 TF-IDF（term ...
Spark TF-IDF
1、概念 Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式，原始特征通过hash函数，映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率，就可以知道对应词的频率。 这种方 ...
TF-IDF与主题模型 - NLP学习（3-2）
分词（Tokenization） - NLP学习（1） N-grams模型、停顿词（stopwords）和标准化处理 - NLP学习（2） 文本向量化及词袋模型 - NLP学习（3-1） 在上一篇博文中，简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的。文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法 ...
TF-IDF模型详解
1. 理论基础 由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在，而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化，从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术，能够将字符串转换为数字，从而能够进行数据计算。 TF-IDF（term frequency ...