开篇序 在学习机器学习的过程中，我写了简单易学的机器学习算法的专题，依然还有很多的算法会陆续写出来。网上已经有很多人分享过类似的材料，我只是通过自己的理解，想尽可能用一种通俗易懂的方式讲出来。在不断学习的过程中，陆陆续续补充了很多的知识点，在学习吴军老师的《数学之美》的过程中，也补充了很多我之前遗漏的知识点，吴军老师已经在《数学之美》上把问题讲得很清楚，我在这里只是再增加一些我对这些问题的认识。专题的顺序与原书不一致，其中的原因是我在学习机器学习的过程中遇到了问题会翻阅一些书，所以，顺序与我学习时遇
在学习机器学习的过程中，我写了简单易学的机器学习算法的专题，依然还有很多的算法会陆续写出来。网上已经有很多人分享过类似的材料，我只是通过自己的理解，想尽可能用一种通俗易懂的方式讲出来。在不断学习的过程中，陆陆续续补充了很多的知识点，在学习吴军老师的《数学之美》的过程中，也补充了很多我之前遗漏的知识点，吴军老师已经在《数学之美》上把问题讲得很清楚，我在这里只是再增加一些我对这些问题的认识。专题的顺序与原书不一致，其中的原因是我在学习机器学习的过程中遇到了问题会翻阅一些书，所以，顺序与我学习时遇到的问题是相关的。借此机会，感谢那些默默支持我的人，我会更加努力写出高质量的博文。
当我第一次看到"Ted Talk"数据集的时候，脑子里立刻冒出一些有意思的想法。首先，既然Ted Talk数据集包含了许多Ted演讲的演讲词文本，那么我们自然而然的就拥有了一个非常丰富且规范的预料库。第二，既然这个语料库有非常好的语言学属性，那么它可能是一个类似于Reuters 20 News Group这种非常优秀的数据集。所以，我们能不能利用这些演讲文本，利用它们之间的相关性，搭建一个像Ted官方网站一样的内容推荐系统呢？
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
一 简介 假如给你一篇文章，让你找出其关键词，那么估计大部分人想到的都是统计这个文章中单词出现的频率，频率最高的那个往往就是该文档的关键词。实际上就是进行了词频统计TF(Term Frequency，缩写为TF)。 但是，很容易想到的一个问题是:“的”“是”这类词的频率往往是最高的对吧？但是这些词明显不能当做文档的关键词，这些词有个专业词叫做停用词(stop words)，我们往往要过滤掉这些词。 这时候又会出现一个问题，那就是比如我们在一篇文章(浪尖讲机器学习)中得到的词频:“中国人”“机器学习“
其他的像是“magnificently,” “gleamed,” “intimidated,” “tentatively,” 和“reigned,”这些辅助奠定段落基调的词也是很好的选择。它们表示情绪，这对数据科学家来说可能是非常有价值的信息。 所以，理想情况下，我们会倾向突出对有意义单词的表示。
第1,3和5行可能指的是拼写和格式略有偏差的同一个人。在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
TF-IDF (Term Frequency-nversDocument Frequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语，同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示:
》train_set.csv：此数据集用于训练模型，每一行对应一篇文章。文章分别在“字”和“词”的级别上做了脱敏处理。共有四列：
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
“ 最近在学习数据分析的知识，接触到了一些简单的NLP问题，比如做一个文档分类器，预测文档属于某类的准确率，应该怎么做呢
答案是——“文本处理”。上面三个场景通过处理海量文本，完成了三个不同的任务：聚类、分类和机器翻译。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率)
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
随着强大的模型越来越容易访问，我们可以轻松地利用深度学习的一些力量，而不必优化神经网络或使用GPU。
TF-IDF（term frequency–inversedocument frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位，它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中，我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先，让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
即已经分好类的文本资料（例如：语料库里是一系列txt文章，这些文章按照主题归入到不同分类的目录中，如 .\art\21.txt） 推荐语料库：复旦中文文本分类语料库，下载链接：http://download.csdn.net/detail/github_36326955/9747927
提取一篇文章中的关键词时，一个很常见的思路就是找到出现次数最多的词。但是很多时候一些副词、形容词，英文中的a the an on等，中文里的 的、是、在等在文档中出现的词数会比较多，但是并不是关键词，没有实际意义，所以这些被列入停用词范畴。下面咱们就来探索一下使用spark的ml-lib来提取文章的关键 词以及在寻找关键词过程中出现的一些概念说明。 对于下面这样一篇金融类的文章(由于篇幅有限，只截取部分)：
文本分类作为自然语言处理任务之一，被广泛应用于解决各种商业领域的问题。文本分类的目的是将 文本/文档 自动地归类为一种或多种预定义的类别。常见的文本分类应用如下：
在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域，目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重（Weighting）表示方法，但是 TF-IDF 作为一个古董方法，依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，我们将下面4个短文本做了词频统计：
AI 开发者按，相信很多数据科学从业者都会去参加 kaggle 竞赛，提高自己的能力。在 Kaggle Competitions 排行榜中，有一个头衔是众多用户都十分向往的，那就是「Kaggle Grandmaster」，指的是排名 0.1‰ 的顶级高手。数据科学新手 Dean Sublett 和数据科学家，Kaggle Grandmaster Abhishek 进行了交流，并写了一篇关于他的 kaggle Kernel 的文章，AI 开发者编译整理。
用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition;
摘自: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率) 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。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。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
这个结果并不是想要看到的，所以加上参数，得到想要的结果，在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
本文作者Dean Sublett是Kaggle大神Abhishek Thakur的迷弟，通过学习Abhishek的相关教程受益良多，因此，近期他在medium上撰文对相关自然语言处理的知识做了梳理总结。
TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语，同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示。
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）向量的代数模型，它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示： 每一维都对应于一个个别的词组。如
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
在上篇博文 【NLP】入门（二）：搜索引擎是怎么工作的 中，博主简单地介绍了搜索引擎的工作原理，并且在文末提到了处理匹配排序最有名的算法之一 TF-IDF。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章，要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase ext
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 \_score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
简介：前文python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用讲到可以自定义Idf文档，所以来处理处理。算法已经有现成，本文讲解基本原理及其使用。
在文本分类任务中经常使用XGBoost快速建立baseline，在处理文本数据时需要引入TFIDF将文本转换成基于词频的向量才能输入到XGBoost进行分类。这篇博客将简单阐述XGB进行文本分类的实现与部分原理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
