http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html
4.2节内容太多，因此将文本特征提取单独作为一块。
1、the bag of words representation
将raw data表示成长度固定的数字特征向量，scikit-learn提供了三个方式：
tokenizing：给每一个token（字、词...
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2015-07-22 10:53:22
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。可是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法。这些原始数据是一组符号，由于大多数算法期望的输入是固定长度的数...
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2015-07-01 13:39:28
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下文来自我的博客：BoW图像检索Python实战
前几天把HABI哈希图像检索工具包更新到V2.0版本后，小白菜又重新回头来用Python搞BoW词袋模型，一方面主要是练练Python，另一方面也是为了CBIR群开讲的关于图像检索群活动第二期而准备的一些素材。关于BoW，网上堆资料讲得挺好挺全的了，小白菜自己在曾留下过一篇讲解BoW词袋构建过程的博文Bag
of Words模型，所以这里...
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2015-06-16 16:53:27
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原文：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899SIFT算法的应用－目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者：wawayu，July。编程艺术室出品。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。引言...
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2015-04-21 21:58:37
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本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章。邻近匹配(Proximity Matching)使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档，或者至少文档中的每一个字段，视作"一大袋的单词"(Big bag of Words)。match查询可以告诉我们这个袋子中是...
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2015-03-04 22:40:27
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word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning(深度学习)模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Con...
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2015-02-04 23:30:43
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文本特征提取
词袋（Bag of Words）表征
文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：
标记（tokenizing）文本以及为每一...
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2014-12-16 11:46:54
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本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章。
邻近匹配(Proximity Matching)
使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档，或者至少文档中的每个字段，视作"一大袋的单词"(Big bag of Words)。match查询能够告诉我们这个袋子中是否包含了我们的搜索词条，但是这只是一个方面。它不能告诉我们关于单词间关...
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2014-12-15 12:11:17
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Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立...
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2014-11-28 15:41:33
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最近学习BoW模型，将自己网上看到的资料及对论文的理解，将BoW模型总结如下！
BoW模型
Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在自然语言处理（Natural Language Processing）和信息检索（Information
Retrieval）领域.。该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词...
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2014-11-10 23:27:42
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