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问题分类
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, 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(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。
- 2022-02-24 18:34:48下载
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- 2023-02-25 02:20:03下载
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- 2022-01-26 06:23:22下载
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- 2023-07-15 05:05:03下载
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一个用C语言编写的求混沌序列的源程序,挺好的!-a C language for the chaotic sequence of the source, very good!
- 2023-01-18 01:10:04下载
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数值优化计算过程中常用的单纯型法-Numerical optimization process commonly used simple method
- 2022-03-17 21:29:49下载
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