TF-IDF的取值由TF和IDF的乘积得到。TF-IDF越高,表示该词在当前文档中的重要程度高,并且在整个文档集合中的普遍重要程度低。相对地,TF-IDF越低,表示该词在当前文档中的重要程度低,并且在整个文档集合中的普遍重要程度高。 TF-IDF常用于信息检索中的关键词提取、文档相似度计算等场景。在关键词提取中,TF-IDF可以...
根据Categorical贝叶斯和Multinomial贝叶斯算法的原理可知,前者只能用于处理类别型取值的特征变量,而后者的初衷也是为了处理包含词频的文本向量表示(尽管从结果上看也适用于类似TFIDF这样的连续型特征)。所谓高斯贝叶斯是指假定样本每个特征维度的条件概率均服从高斯分布,进而再根据贝叶斯公式来计算得到新样本在某个特征分布下其...
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