- 1springbootCache和Redis缓存机制_springboot cache redis
- 2SpringBoot+Redis+JPA整合使用
- 3idea构建springboot项目右边没有maven_你们要的干货来了——实战 Spring Boot
- 4生成式AI的一小步，AGI的一大步：AIGC时代ChatGPT全盘调查_生成式ai和agi
- 5vue/js 相关网站导读_vue官网
- 6如何查看电脑的固态硬盘和机械硬盘的具体信息_利用互联网查找目前最新款的固态硬盘、机械硬盘、固态混合型硬盘,并截图在以下区
- 7要不要从单片机转Linux？进来看看大神怎么说_单片机工作背景怎样找linux
- 8论文开题报告生成器（智能AI写文献综述免费）_投喂论文生成综述
- 9【 FPGA 】FIR 滤波器之多相抽取器（Polyphase Decimator）_fir 抽取滤波器
- 10【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现_【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(hidden markov model, hmm)详解(2
TF-IDF算法_tf-idf公式
赞
踩
TF-IDF算法可以分解为两部分：TF和IDF
一、TF算法
1.词频（term frequency，TF）
2.公式：
T
F
=
N
i
,
j
∑
k
N
k
,
j
TF =\frac {N_{i,j}}{ \sum_{k}N_{k,j}}
TF=∑kNk,jNi,j
3.解释：以上式子中分子是该词在文件中的出现次数，而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和。
二、IDF算法
1.逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）
2.公式：
I
D
F
=
l
g
∣
D
∣
∣
j
:
t
i
∈
d
j
∣
IDF =lg \frac {|D|}{|j:t_i ∈d_j|}
IDF=lg∣j:ti∈dj∣∣D∣
3.解释：逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到
