文本數據預處理：sklearn 中 CountVectorizer、TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer
文本數據預處理的第一步通常是進行分詞，分詞后會進行向量化的操作。在介紹向量化之前，我們先來了解下詞袋模型。 1.詞袋模型（Bag of words，簡稱 BoW ） 詞袋模型假設我們不考慮文本 ...
原文：sklearn 下 CountVectorizer\TfidfVectorizer\TfidfTransformer 函數詳解
參考鏈接： https: www.jianshu.com p caa b c https: blog.csdn.net papaaa article details .CountVectorizer CountVectorizer會將文本中的詞語轉換為詞頻矩陣，它通過fit transform函數計算各個詞語出現的次數,通過get feature names 可獲得所有文本的關鍵詞，通過toarr ...
2018-12-07 16:16 0 1034 推薦指數：
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