参考资料, 阮一峰的博客  http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html

非常感谢他, 能用如此通俗易懂的文字来阐述概念

TF -- Term Frequency -- 词频 = 某词在文档中的出现频率/文档的总词数

IDF -- Inverse Document Frequency -- 逆文档频率 = log(语料库的文档总数/(包含该次的文档数 + 1))  如果词越常见则IDF越接近于0

TF-IDF = TF * IDF   与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语料库中的出现次数成反比。

打算自己用python写点代码测试一下, 不知道工作量大不大

TF-IDF 学习的更多相关文章

  1. 文本分类学习（三） 特征权重（TF/IDF）和特征提取

    上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的 ...

  2. Elasticsearch学习之相关度评分TF&IDF

    relevance score算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse doc ...

  3. tf–idf算法解释及其python代码实现(下)

    tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四 ...

  4. tf–idf算法解释及其python代码

    tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四 ...

  5. TF/IDF（term frequency/inverse document frequency)

    TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相 ...

  6. 基于TF/IDF的聚类算法原理

        一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出 ...

  7. 使用solr的函数查询,并获取tf*idf值

    1. 使用函数df(field,keyword) 和idf(field,keyword). http://118.85.207.11:11100/solr/mobile/select?q={!func ...

  8. TF/IDF计算方法

    FROM:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/1231028 我们已经谈过了如何自动下载网页.如何建立索引.如何衡量网页的质量(Page R ...

  9. tf–idf算法解释及其python代码实现(上)

    tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息 ...

  10. 信息检索中的TF/IDF概念与算法的解释

    https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document ...

随机推荐

  1. 一个炫酷的flash网站模板

    这是一个炫酷的flash欧美网站模板,它包括首页,公司简介,留言等五个页面,界面转换非常的炫酷!他还有时间.全屏.背景音乐开关的功能!有兴趣的朋友可以看看!贴几张网站图片给大家看看! 下载后直接找到s ...

  2. 实验4 —— [bx]和loop的使用

    实验 综合使用 loop.[bx],编写完整汇编程序,实现向内存 b800:07b8 开始的连续 16 个字单元重复填充字数据 0403H. 以下为示例程序: assume cs:code # 1 c ...

  3. Linux学习-YUM 在线升级机制

    这个 yum 是透过分析 RPM 的标头资料后, 根据 各软件的相关性制作出属性相依时的解决方案,然后可以自动处理软件的相依属性问题,以解决软件 安装或移除与升级的问题. 利用 yum 进行查询.安装 ...

  4. Python并发（一）

    假设我们要从一个网站用Python程序下载5张图片,最传统的思路就是写个for循环挨个挨个下载,但是这样做有个缺点,就是除了第一张,每张图片都必须等待前一张图片下载完毕后,才可以开始下载.由于网络有很 ...

  5. day05_03 字符串格式化

    pycharm小技巧,一般情况下都需要在代码前注释以下作者以及创建日期 但是如何让软件默认生成呢? 格式化输出 可以用占位符 %s     string的缩写 #__author:Administra ...

  6. js中的原型哲学思想

    https://segmentfault.com/a/1190000005824449 记得当年初试前端的时候,学习JavaScript过程中,原型问题一直让我疑惑许久,那时候捧着那本著名的红皮书,看 ...

  7. Django创建并连接数据库（实现增删改查）--ORM框架雏形

    第一步:要先创建数据库(orm是不能创建数据库的) 第二步:settings里面指定连接到哪个数据库 DATABASES = { #默认使用的是sqlite3数据库 'default': { 'ENG ...

  8. Frequent values（ST）

    描述 You are given a sequence of n integers a1 , a2 , ... , an in non-decreasing order. In addition to ...

  9. April Fools Contest 2018

    这个比赛不正经,但是我可以一本正经的写代码啊 A. Quirky Quantifiers time limit per test 2 seconds memory limit per test 64 ...

  10. 51nod 1010 只包含因子2 3 5的数 二分答案

    1010 只包含因子2 3 5的数 K的因子中只包含2 3 5.满足条件的前10个数是:2,3,4,5,6,8,9,10,12,15. 所有这样的K组成了一个序列S,现在给出一个数n,求S中 > ...