#-*- 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：
|
原创
2024-08-15 10:05:49
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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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、在信息爆炸的今天，我们不可能阅读所有的新闻，那么如果我们使用机器学习，特别是tf-idf算法，如何从所有网络上的文本中获得最重要的信息呢？这篇文章是使用已知的tf-idf算法从网上获取关键信息的一个案例。目的是鼓励你利用它，并将其纳入一些市场投资策略或任何其他用途。TF-IDFTF-IDF这个词来自于“术语频率--逆向文档频率”。这项技术的目标是计算一个词在一个文件中出现的次数。第一部分，也就是
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2024-01-26 07:36:02
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arcgis出了10后，python代替vb成为官方脚本语言，python中的gis库也是有很多，但因为本人最先接触的是arcgis所以就直接学习他自带的库arcpy了，主要以空间权重矩阵作为一个契机顺便学习arcpy。代码及数据资料：https://github.com/shikanon/WeightDistance因为还是不太习惯arcpy中的表操作，所以借助了pandas进行表操作，构建一
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2023-11-08 16:57:57
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这里用python语言来计算判断矩阵的权重，网上大部分是matlab语言，里面也包含一致性检验的函数，具体各函数使用方法详见代码注释的部分import numpy as np
a=np.array([[1, 1 / 4, 2, 1 / 3], [4, 1, 8, 2], [1 / 2, 1 / 8, 1, 1 / 5], [3, 1 / 2, 5, 1]])
#一致性检验判断矩阵函数，传入矩阵，
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2023-11-16 20:43:51
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本文内容为：基于python的Id3算法，实现，数据采用了西瓜书中，西瓜数据集2.0的部分数据测试，没有使用csv文件内容，代码可直接复制，改进，使用。代码仅实现了算法，测试数据包含在代码中，文件信息处理需要自己进行。 文章目录1. ID3决策树算法是什么？2. ID3决策树算法的笼统理论2.代码实现（面向对象写法）总结以及对于学习的感慨 1. ID3决策树算法是什么？提示：这里可以添加本文
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2023-11-16 20:53:20
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python的scikit-learn包下有计算tf-idf的api，研究了下做个笔记1 安装scikit-learn包sudo pip install scikit-learn 2 中文分词採用的jieba分词，安装jieba分词包 sudo pip install jieba 3 关于jieba分词的使用很easy，參考这里，关键的语句就是(
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2024-06-11 00:33:08
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# 使用Python计算因子权重的指南
## 一、项目流程概述
在进行因子权重计算前，我们需要明确整个项目的流程。以下是一个简单的步骤表格，帮助你了解各个步骤及其内容：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 准备工作，包括库的导入 |
| 2 | 收集数据
（通过MATLAB实现）1.线性加权法 线性加权法的适用条件是各评价指标之间相互独立， 这样就可以利用多元线性回归方法来得到各指标对应的系数。 举个例子：所评价的对象是股票， 已知一些股票的各个指标以及这些股票的
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2023-08-08 10:23:53
1005阅读
文章目录算法来源早期搜索引擎采用分类目录的方法，通过人工进行网页分类，并整理出高质量的网页。后来，随着网页的增多，人工分类已经不现实，此时期搜索引擎采用文本检索的方法，即计算用户检索的关键词与网页内容的相关度，返回所有结果，但关键词并不能反映网页的质量，搜索效果不好。斯坦福大学的两位研究生佩奇 (Larry Page)和布林 (Sergey Brin) 借鉴了学术论文排序的方法，即论文被引用次数，
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2024-05-10 16:54:32
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声明：本文只是个人按照原理对熵权法的实现，结果与手动计算的结果一样。如果有疑问，请多参考一些其他的资料。熵权法赋权是一种客观赋权方法， 在一些评价中， 通过对熵的计算确定权重， 就是根据各项评价指标值的差异程度， 确定各评价指标的权重。详细介绍及计算公式可参考文献[1]。主要步骤包括（1）原始数据矩阵进行标准化（2）定义熵（3）定义熵权。具体步骤也可参考javascript:void(0)。这里不
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2023-06-20 21:49:49
206阅读
一、熵权法介绍熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个特征的信息熵越小，表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个特征的信息熵越大，表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小，提供的信息量也越
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2023-09-11 19:33:09
69阅读
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
142阅读
在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/
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2023-10-19 23:12:06
221阅读
# Python 词权重计算入门指南
在文本分析和自然语言处理（NLP）领域，词权重计算是个非常重要的环节，常用来评估单词在文本中的重要性。这里，我们将教会你如何用 Python 实现词权重计算的基本方法，具体流程如下：
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现词权重计算：
| 步骤 | 描述 |
| --------- | -----
原创
2024-10-01 10:18:16
222阅读
# Python 特征权重计算教程
## 1. 介绍
在机器学习领域，特征权重计算是非常重要的一部分。它能够帮助我们了解不同特征对于模型的影响程度，从而优化我们的模型选择和特征工程。本教程将带你学习如何使用 Python 来计算特征的权重。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入数据)
B --> C(数据预处理)
原创
2024-03-24 05:57:15
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数据分析必知必会 | 层次分析法：如何解决具有难于定量描述目标的决策问题？ 我们常常需要对不同的方案进行选择，最简明的当然是希望将各个方案量化评分，
理论上，对于任何一项问题，我们都能够抽象出其中的潜在数学逻辑，通过拟合甚至机器学习的方式实现量化建模；
但是，实际工作中，我们要多方面权衡，数据建模对于目标值难以定量描述的问题来说常常是一个费力不讨好的选择。
面对这
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
1.2 安装软件
2 TF-IDF基础知识
2.1 TF-IDF概念
2.2 举例说明计算
3 Scikit-Learn中计算TF-IDF
3.1 CountVectorizer
3.2 TfidfTransformer
4 一个迷你的完整例子
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
Scikit-learn是一个用于数
原创
2021-09-09 13:40:57
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(1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict ③y_predict = x * w + b (这里的权重
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2023-10-29 16:37:19
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