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TF-IDF算法及应用实例
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
wqnmbdd
9年前
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搜索引擎:文本分类——TF/IDF算法
原理 TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(I
thinkgamer.cn
8年前
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特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF
字袋易于生成,但远非完美。假设我们平等的统计所有单词,有些不需要的词也会被强调。在第三章提过一个例子,Emma and the raven。我们希望在文档表示中能强调两个主要角色。示例中,“Eama”和“raven”都出现了3词,但是“the”的出现高达8次
技术小能手
5年前
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Todd.log - a place to keep my thoughts on programming TF-IDF模型的概率解释
转自:http://www.cnblogs.com/weidagang2046/archive/2012/10/22/tf-idf-from-probabilistic-view.html 信息检索概述 信息检索是当前应用十分广泛的一种技术,论文检索、搜索引
傲海
9年前
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elasticsearch best_fields most_fields cross_fields从内在实现看区别——本质就是前两者是以field为中心,后者是词条为中心
1.最佳字段(Best fields):: 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站(允许多字段搜索,最佳字段查询),就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "bo
桃子红了呐
6年前
2016
【BABY夜谈大数据】基于内容的推荐
起因 这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究、开发也边整理相关的资料。网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识。我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让
t-baby
6年前
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如何用Python提取中文关键词?
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 2017-12-07-20-38-22-7-426487.png 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来
王树义
6年前
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用线性回归无编码实现文章浏览数预测
继 无编码利用协同算法实现个性化推荐,我纯粹使用SQL和配置实现了一个更为复杂一些的,计算文章词汇的tf/idf值,将浏览数作为预测值,使用线性回归算法进行模型训练的示例。帮助大家更好的了解StreamingPro对算法的优秀支持。这篇文章的示例将会跑在Spa
祝威廉
7年前
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