Text Mining and Analytics(2)

最新推荐文章于 2024-03-05 14:09:06 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数学建模 文章标签： TF IDF
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/normol/article/details/79203470
本文介绍了TF-IDF算法中TF（Term Frequency）和IDF（Inverse Document Frequency）的基本概念。TF将文档中词语的原始计数转换为反映该词重要性的权重；IDF则是一种用于评估词语普遍重要性的统计方法。通过这两个指标可以有效地评估词语对于文档的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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IDF stands for inverse document frequency
TF:it’ll convert the raw count of a word in the document into some weight
that reflects our belief about how important this word in the document.

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|d1|: the document length of the total counts of words
b: this is a parameter to control length normalization

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《Text Mining and Analytics》学习笔记——第五周
土豆洋芋山药蛋的博客
02-21 2202
第五周我们继续讨论“判别式”分类器在文本分类中的应用，还将讨论文本的观点和情感分析。 在上一周的学习中我们讨论了问题——怎样进行文本分类？并且讨论了生成式分类器，这周我们就先从判别式分类器讨论开始学习。 关于生成式分类器和判别式分类器的区别，大家可以查看这篇文章 判别式分类器 与生成式分类器不同的是，判别式分类器不需要知道联合概率分布，直接根据数据得到条件概率分布（具体可以看上...
《Text Mining and Analytics》学习笔记——第一周
土豆洋芋山药蛋的博客
12-14 2905
课程链接：https://www.coursera.org/learn/text-mining 主讲：伊利诺伊大学香槟分校 ChengXiang Zhai教授 NLP领域有哪些神一样的人物：知乎链接 前言 1.什么是文本数据？ 首先数据是感知器在感知真实世界后的一个反馈。 当温度计，地理传感器等设备感知到的是非文本数据，而对于如果将人类最为一个传感器的话...
Text Mining and Analytics（1）
normol的博客
01-30 515
Coursera上的视频做笔记学习 前言： 其实，semantic network与text mining是紧密相关的。 Semantic network 1、so this means the data mining problem is basically taking a lot of data as input and giving actionale knowle
《Text Mining and Analytics》学习笔记——第四周
土豆洋芋山药蛋的博客
01-11 1368
文本聚类 Q1：什么是文本聚类？ Q2：为什么使用文档聚类？ Q3：文本聚类应该怎么做？ 方法1：使用生成概率模型 方法2：基于相似度的方法 HAC： K-means聚类 Q4：到底哪个聚类模型好呢？ 文本分类 Q1：什么是文本分类？ Q2：为什么要是用文本分类 Q3：怎么样来进行文本分类？ 生成式的分类器—-看哪些数据应该分为一个类别 文本聚类 文本聚...
Text Mining and Analytics WEEK1
weixin_30394251的博客
08-12 115
第一周目标 解释自然语言处理中的一些基本概念 解释不同的方式来表示文本数据 解释的两种基本的词联想以及如何从文本数据挖掘聚合关系 尝试回答以下问题 为了理解一个自然语言句子，计算机必须做些什么？ 什么是歧义？ 为什么自然语言处理（NLP）对计算机来说很困难？ 什么是词袋表示？ 为什么这个基于词法的表示比从文本的句法和语义分析派生的表达更健壮？ 什么是聚合(paradigmatic)...
Text Mining and Analytics—— 第一周学习笔记
公子若的博客
12-18 1409
基础术语1.关键短语和概念 词性标注 句法分析 语义分析 歧义 文本表示，尤其是后面的词表示 一个词的上下文；上下文相似 聚合关系 组合关系2.引导性问题 什么是电脑都为了理解自然语言的句子吗？ 模糊性是什么？ 为什么自然语言处理（NLP）很难的计算机吗？ 袋字表示的是什么？ 为什么这个词表示比来自文本的句法和语义分析的陈述更强大？ 纵聚合关系是什么？ 组合关系是什么？ 从文本中发现
COMP42415 Text Mining and Language Analytics
最新发布
oyingshit的博客
03-05 855
2023/24ScenarioDatasetColumnScoreSummaryText。
《Text Mining and Analytics》学习笔记——第二周
土豆洋芋山药蛋的博客
12-22 1490
第一周笔记 : 《Text Mining and Analytics》学习笔记——第一周 目录 组合关系 1.熵 2.条件熵 3.条件熵挖掘组合关系 4.交互信息 交互信息特点： 交互信息的数学表达式： 交互信息的计算： 主题挖掘（Topic Mining） 1.动机和任务 基于主题挖掘的应用： 得到k个主题 每篇文章的主题覆盖率 2.将术语作为主题 那我们...
《Text Mining and Analytics》学习笔记——第三周
土豆洋芋山药蛋的博客
01-03 2423
上周我们留了一个问题：在使用最大似然法时如何去掉那些并不重要但实际上出现次数又很多的单词呢？ 这周就以这个问题开始进一步的学习概率主题模型吧。 一元语言混合模型 怎么能避免那些并不重要但实际上出现次数又很多的单词对结果的影响呢？我们很自然的就会想到将a，the这类单词和其他的单词分开，也就是需要两个或多个分布来表示一个模型。 正如下图所展示的一样，我们用了两个分布来...
Text mining and analytics第三周学习笔记
公子若的博客
12-31 700
指导性问题：（1）什么是混合模型？一般来说，如何计算从混合模型中观察特定单词的概率？这个概率表达式的一般形式是什么？ （2）混合模型的分量词分布的最大似然估计是什么样的？他们在什么意义上“协作”和/或“竞争”？为什么我们可以使用固定的背景词分布来强制发现的主题词分布，以减少它在常见的（通常是非内容的）词上的概率？ （3）EM算法的基本思想是什么？ E步骤通常会做什么？ M-step通常会做什么？
SIR模型 matlab模拟
热门推荐
normol的博客
01-24 4万+
需要一个单独的m文件： %即写上三个微分方程 function y=SIRModel(t,x,lambda,mu) y=[-lambda*x(1)*x(2),lambda*x(1)*x(2)-mu*x(2),mu*x(2)]'; 再进行作图 >> ts=0:1:100; >> lambda=0.00001; >> mu=1/14; >> x0=[45400,2100,2500]; >>
matlab 无尺度网络scale-free network模拟
normol的博客
01-24 4333
这是非官方的容易理解的同样的网络模型模拟 下面的官方的模拟（但自己没有去看，只是粘过来而已）： function A = BAgraph_dir(N,mo,m) % Generates a scale-free directed adjacency matrix using Barabasi and Albert algorithm % Input: N - number of nodes
(Network Analysis)graph centrality measures
normol的博客
01-28 2506
Which vertices are important? （是Youtube上的课程，这儿做笔记学习） Graph-theoretic measures: （每个node旁的数字，即这个node的eccentricity，因此diameter就是max（eccentricity），radius就是min（eccentricity），central point是拥有最小的
matlab no-scale model模拟
normol的博客
01-24 1068
原博客地址 这儿是学习并做笔记 N = 1000; m0 = 3;m = 3; %初始结点3，度3 节点数N adjacent_matrix = sparse(m0,m0);%初始化邻接矩阵 for i = 1:m0 for j = 1:m0 if j~=i%去掉自身形成的环 adjacent_matrix(i,j) = 1;%建立初始临界矩
matlab small world model
normol的博客
01-24 990
官方提供的函数： function h = WattsStrogatz(N,K,beta) % H = WattsStrogatz(N,K,beta) returns a Watts-Strogatz model graph with N % nodes, N*K edges, mean node degree 2*K, and rewiring probability beta. % %
graph isomorphic（using adjacency matrix）
normol的博客
01-26 741
图同构（isomorphic）的定义：（不理解直接跳过即可） if and only if there exists a bijection alpha from vertex set of G to the vertex set of H,such that alpha of u,alpha of v is an edge of H if and only if uv is an edge
(Network Analysis)Link Analysis
normol的博客
01-28 731
左边的图共有两个cycles，上面的period=5，下面的period=6，因此最大公因数=1，是aperiodic graph 而右边的图，三个cycle的period=3，另一个period=6，因此最大公因数是3，就不是aperiodic graph Ranking on directed graph troubles: 1:Absorbing nodes 2:Sourc
Semantic Nets
normol的博客
01-29 487
主要解决的问题： explore how we can represent a domain specific knowledge using the different concepts. 这篇文章： we will see how we can represent the concepts and how we can represent the knowledge using thes
2008年权威书籍《Practical Text Mining with Perl》深度解析
标题中提到的“practice text mining with perl”（使用Perl进行文本挖掘实践）揭示了这本书主要关注的是文本挖掘技术在Perl编程语言上的应用。文本挖掘，又称文本数据挖掘，是指从大量的文本数据中通过算法和统计学...
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