TF-IDF

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参考：http://www.cnblogs.com/ywl925/p/3275878.html

这个模型主要用于信息检索，但它的思想用于图像也未尝不可。

TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，

则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

只需理解两个概念就行了：

TF（词频）公式：

以上式子中  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。

IDF反文档频率：

• |D|：语料库中的文件总数
• ：包含词语的文件数目（即的文件数目）如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用

然后

TF-IDF

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原文地址：http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/4511837.html