美團店鋪評價語言處理以及分類（tfidf，SVM，決策樹，隨機森林，Knn，ensemble）
第一篇 數據清洗與分析部分 第二篇 可視化部分, 第三篇 朴素貝葉斯文本分類 支持向量機分類 支持向量機 網格搜索 臨近法 決策樹 隨機森林 bagging方法 .dataframe tbody tr th ...
原文：日志分類以及TFIDF
TF的概念是Term Frequent，是一個單詞出現的頻率，是一個局部概念，就是這個單詞在指定文件中出現的頻率，公式如下： 但是呢，這個TF其實很沒有說服力，比如the，a之類的頻率很高，但是其實不能實現很好地分類標志，盡管可以在停用詞中進行禁用，但是很多單詞還是無法全部禁用干凈 這個時候就引入了IDF，Inverse Document Frequent，反向文檔頻率 我稱之為區分度公式 ，公式 ...
2019-07-13 15:36 0 723 推薦指數：
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TFIDF計算
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class TFIDF(object): """ 以一個圖書館為例， tf: 該單詞在圖書館某本書里出現的頻率 idf: 1+log((圖書館所有書的數量+平滑系數)/(該單詞出現過的書的數量+平滑系數)) tfidf = tf*idf，即對應該本書 ...