本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种用于信息检索（Information Retrieval）与文本挖掘（Text minning）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，也是建立在向量空间模型理论中的一种统计技术。字词的重要性随着它在文件中出
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2023-08-03 17:28:07
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IDEF0是活动模型的缩写，来源于结构化分析与设计技术的一套标准，这些标准包含多种层次的图形语言，其中IDEFO用来描述对于企业具有重要性的各个过程(活动)。它以图形表示完成一项活动所需要的具体步骤、操作、数据要素以及各项具体活动之间的联系方式。一项活动是一个在特定时间发生的，具有可辨认结果的，并且经过命名的过程、功能或任务。框图表示一种活动，是IDEF0最基本的元件，通常使用动词描述活动特性。箭
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2023-09-26 21:55:18
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1.首先我们要明白tf-idf计算的数学公式： &nb
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2023-08-27 10:29:27
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#-*- encoding:utf-8 -*-import jiebaimport jieba.analyseimport jsonimport codecsimport math'''计算得到idf文件求idf得步骤：1、对
原创
2023-07-11 00:09:34
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# 使用Python计算IDF的全面指南
在信息检索和自然语言处理领域，逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个重要的概念，用于反映一个词的重要性。在这一篇文章中，我们将学习如何在Python中实现IDF计算。下面我们将通过一个简单的流程，让你了解如何一步一步完成这项工作。
## 流程概述
在开始之前，我们会先了解整个工作的流程，具体步骤如下：
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原创
2024-08-15 10:05:49
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,
原创
2022-02-13 11:26:17
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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、搜索引擎都属于信息检索的范畴。通常，人们把信息检索问题抽象为：在文档集合D上，对于由关键词w[1] … w[k]组成的查询串q，返回一个按查询q和文档d匹配度relevance(q, d)排序的相关文档列表D’。对于这一问题，先后出现了布尔...
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2015-06-24 04:08:00
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向量空间模型向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符（比如索引）向量的
原创
2023-05-17 15:24:09
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假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。浅入 举个例子理解一下有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，
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2024-05-19 15:54:31
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上一篇博文中，我们使用结巴分词对文档进行分词处理，但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的（即该词对文档的内容贡献少），那么如何来判断词语对文档的重要度呢，这里介绍一种方法：TF-IDF。 一，TF-IDF介绍 TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一
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2023-10-11 16:17:26
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算法原理TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是词频-逆文档频率，主要实现在一个文章集中找到每篇文章的关键字（也就是文章中哪些词汇是最重要的）。主要从两个方面考虑，一篇文章中各个词语的出现频率。另一个是该词语在几篇文章中出现。1、TF(Term Frequency) 词频首先，解释第一个方面，一篇文章中各个词语出现的频率。从直观上来说，如
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2023-12-21 02:13:51
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# 环境变量“IDF_PYTHON_ENV_PATH”在Python开发中的作用与应用
在Python开发过程中，经常需要使用到各种库和工具。为了确保项目的依赖性和环境的一致性，开发者们通常会使用虚拟环境来隔离项目依赖。Espressif的ESP-IDF框架在进行物联网设备开发时，也推荐使用虚拟环境。而`IDF_PYTHON_ENV_PATH`环境变量就是用来指定ESP-IDF使用的Python
原创
2024-07-30 09:30:41
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结合之前对TF-IDF算法的分析，本文采用python对算法加以实现，并结合k-means算法实现简单的文本聚类。
参加完数模之后休息了几天，今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍，在此不再赘述。今天主要是通过python，结合sklearn库实现该算法，并通过k-means算法实现简单的文档聚类。一 结巴分词&nbs
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2023-06-13 20:18:52
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IPython小技巧利用?获取用法利用??获取源代码，倘若不能成功获取源代码，说明查询的对象不是用Python实现的利用Tab补全尽管Python没有严格区分共有、私有属性，但是按照管理，前面带有下划线的表示私有属性和方法通配符匹配，用*符号来实现。如使用：str.*find*?来寻找一个名称中含有find的字符串方法快捷键快捷键动作Ctrl+a移动光标到该行的开始处Ctrl+e移动光标到该行的结
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2023-12-28 04:57:43
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所用或所学知识，忘了搜，搜了忘，还不如在此记下，还能让其他同志获知。在使用spark实现机器学习相关算法过程中，档语料或者数据集是中文文本时，使用spark实现机器学习相关的算法需要把中文文本转换成Vector或LabeledPoint等格式的数据，需要用到TF-IDF工具。何为TF-IDFTF(Term Frequency)：表示某个单词或短语在某个文档中出现的频率，说白了就是词频，其公式：&n
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2023-10-26 23:31:15
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开发环境VSCode+ESP-IDF插件 说明：IDF版本为4.4.4，最新版的5.0.1弃用了些东西，而lvgl_esp32_drivers对5以上的版本未适配，所以不建议使用5以上的版本。 安装：安装教程，建议整体看完在进行安装，以免安装失败，教程安装的是5.0.1，需要改为4.4.4。 加载库lvgl:github下载地址，选择8.3版本。lvgl_esp32_driver:gihub下载地
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2024-05-12 20:19:03
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