tf-idf 词条权重计算

在文本分类问题中，某些高频词一直出现，这样的词对区分文档的作用不大，例如：

　　D1:  'Job was the chairman of Apple Inc.'

　　D2:  'I like to use apple computer.'

以上两个文档都关于苹果电脑，词条‘apple’ 对分类意义不大，因此有必要抑制那些在很多文档中都出现了的词条的权重。

在 tf-idf 模式下，词条 t 在文档 d 中的权重计算为：

w(t) = tf(t,d) * idf(t)

其中，tf(t,d)表示为词条t在文档d中的出现频率，idf(t)是倒排文档频率（inverse document frequency）,即包含词条t的文档数越多，idf(t)取值越小。所以对上述例子中的词条apple会起到弱化的作用。

其中，nd是文档的总数，df(t) 是包含词条t的文档数，为防止分母为0，采用了平滑处理。以下举个例子来说明如何计算。

counts为文档向量，这里有6个文档，3列即向量空间维度为3，以文档1为例，三个词条的权重分别对应以上的123，最终 [3,0,1] 计算得到 [3,0,2.0986],还可以经过进一步的正则化，即得到[0.819,0,0.573]。

第一次写博客，希望自己能坚持下去，总结，经历，积累。