TFIDF是由两部分组成,一部分是TF(Token Frequency),表示一个词在文档中出现的次数,即词频。另一部分是IDF(Inverse Document Frequency),表示某个词出现在多少个文本中(或者解释为有多少个文本包含了这个词),即逆向文档频率,通常由公式IDFt=log((1+|D|)/|Dt|),其中|D|表示文档总数,|Dt|表示包含关键词t的文...
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...
TFIDF是由两部分组成,一部分是TF(Token Frequency),表示一个词在文档中出现的次数,即词频。另一部分是IDF(Inverse Document Frequency),表示某个词出现在多少个文本中(或者解释为有多少个文本包含了这个词),即逆向文档频率,通常由公式IDFt=log((1+|D|)/|Dt|),其中|D|表示文档总数,|Dt|表示包含关键词t的文...