参考:https://www.jianshu.com/p/f3b92124cd2b

互信息

衡量两个随机变量之间的相关性,两个随机变量相关信息的多少。

随机变量就是随机试验结果的量的表示,可以理解为按照某个概率分布进行取值的变量,比如袋子里随机抽取一个小球就是一个随机变量,互信息就是对x和y所有可能

的取值的点互信息的加权和。

点的互信息PMI从互信息中衍生出来的

PMI用来衡量两个事物之间的相关性,公式

在概率论中,当p(x,y) = p(x) * p(y)我们说x于y相互独立。当概率加上log后,就变成了信息量。

例子:

衡量like这个词的极性(为正向情感还是负向情感),提前调一个正向情感的词如nice,算nice和like的PMI

PMI(like,nice) = log(p(like,nice)/p(like)p(nice))。PMI越大表示两个词的相关性就越大,nice的正向情感就越明显。

编程求解互信息:

 from sklearn import metrics as mr
mr.mutual_info_score([1,2,3,4],[4,3,2,1])

tf-idf

tf:Term Frequency 词频

idf: Inverse Document Frequency逆文档频率

在开始,我们用词频来衡量一个词的重量程度,这一点是不科学的,如进行简历筛选时,大部分人都有的技能并不是HR想要寻找的,反而是那些出现频率低的。

所以就出现了idf。

N代表语料库中文本的总数,N(x)代表语料库中包含x的文本数目。可见出现的频率越低,IDF值越大。

避免0概率事件,我们要进行平滑。

右边+1是为了避免该词在所有文本中都出现过,(N(x) = N ,log1=0)。

TF(x)指词在当前文本中的词频。

利用sklearn进行统计tfidf值

 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
'this is the first document',
'this is the second second document',
'and the third one',
'is this the first document'
]
tfidf = TfidfVectorizer()
res = tfidf.fit_transform(corpus)
print(res)
  (0, 8)    0.4387767428592343
(0, 3) 0.4387767428592343
(0, 6) 0.35872873824808993
(0, 2) 0.5419765697264572
(0, 1) 0.4387767428592343
(1, 8) 0.27230146752334033
(1, 3) 0.27230146752334033
(1, 6) 0.2226242923251039
(1, 1) 0.27230146752334033
(1, 5) 0.8532257361452784
(2, 6) 0.2884767487500274
(2, 0) 0.5528053199908667
(2, 7) 0.5528053199908667
(2, 4) 0.5528053199908667
(3, 8) 0.4387767428592343
(3, 3) 0.4387767428592343
(3, 6) 0.35872873824808993
(3, 2) 0.5419765697264572
(3, 1) 0.4387767428592343

输出结果为:(文本id,词id)tfidf值

Task3.特征选择的更多相关文章

  1. 挑子学习笔记:特征选择——基于假设检验的Filter方法

    转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter ...

  2. 用信息值进行特征选择(Information Value)

    Posted by c cm on January 3, 2014 特征选择(feature selection)或者变量选择(variable selection)是在建模之前的重要一步.数据接口越 ...

  3. MIL 多示例学习 特征选择

    一个主要的跟踪系统包含三个成分:1)外观模型,通过其可以估计目标的似然函数.2)运动模型,预测位置.3)搜索策略,寻找当前帧最有可能为目标的位置.MIL主要的贡献在第一条上. MIL与CT的不同在于后 ...

  4. 【转】[特征选择] An Introduction to Feature Selection 翻译

    中文原文链接:http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html 英文原文链接: An Introduction to Feature Selection ...

  5. 单因素特征选择--Univariate Feature Selection

    An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the i ...

  6. 主成分分析(PCA)特征选择算法详解

    1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到 ...

  7. 干货:结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

    原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非 ...

  8. 【Machine Learning】wekaの特征选择简介

    看过这篇博客的都应该明白,特征选择代码实现应该包括3个部分: 搜索算法: 评估函数: 数据: 因此,代码的一般形式为: AttributeSelection attsel = new Attribut ...

  9. weka特征选择(IG、chi-square)

    一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-s ...

随机推荐

  1. IK词库扩展

    先写个标题,慢慢更新 默认的词库就算最小细粒度分词,很多名词也不会单字分词 比如:阿迪达斯,在IK是一个词,搜索每个字的单字关键词是无结果的,必须搜索阿迪达斯才有结果 所以我们需要扩展词库 IK官方教 ...

  2. 用Vue来实现音乐播放器(二十):Vuex初始化及歌手数据的配置

    state:所有组件的所有状态和数据  放入同一个内存空间去管理 我们把它称为state Vue Components:state里面的数据可以方便的映射到组件上 然后渲染组件 Actions:当组件 ...

  3. python-网络编程urllib模块

    一.操作网络发送请求 from urllib.request import urlopen   #发送请求 from urllib.parse import urlencode   #用来把字典形式转 ...

  4. 001-spring boot概述与课程概要

    一.Spring Boot介绍 Spring Boot的目的在于创建和启动新的基于spring框架的项目.Spring boot会选择最适合的Spring 子项目和第三方开源库进行整合.大部分Spri ...

  5. log4j.rootLogger作用域

    log4j.rootLogger只对没有申明appender的包起作用:

  6. 阶段1 语言基础+高级_1-3-Java语言高级_06-File类与IO流_05 IO字符流_7_字符输出流的续写和换行

    追加写就是后面参数设置为true 加入换行符

  7. 4 cdh 5.12 centos 6.10三节点安装

    4 cdh 5.12  centos 6.10 三节点安装 [root@hadoop1 opt]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.10 (Final ...

  8. 我的常用的Linux命令

    环境:centos7 主要应用Linux命令是为了搭建环境,所以记录一下我的常用的Liunx命令 一.常用目录.文件操作命令 1.显示目录列表命令 ls       显示当前目录下的可见文件 ls - ...

  9. Java基础/发起http和https请求

    Java中发起http和https请求 一般调用外部接口会需要用到http和https请求. 本案例为:前后端完全分离,前端框架(React+Mobx+Nornj),后端(Go语言). 面临问题:跨域 ...

  10. [Python3 练习] 008 欧几里德算法

    题目:写个"欧几里德算法"的小程序 (1) 描述 我知识浅薄,一开始被"欧几里德"的大名唬住了,去搜了一下才知道这就是高中时学过的"辗转相除法&quo ...