tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,

在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn.        希望文章对你有所帮助,相关文章如下:        [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒        Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算        基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解        [python] 使用Jieba工具中文分词及文

当然,在学习过程中也是参考了很多其他的资料,代码都是一行一行敲出来的. 一.将多个文件合并成一个文件,避免频繁的打开和关闭 import sys for line in sys.stdin: ss = line.strip().split('\t') file_name = ss[0].strip() file_context = ss[1].strip() word_list = file_context.split(' ') word_set = set() for word in word

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta.让两个datetime对象相减就得到timedelta ###--Python实现天数倒计时计算 #tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta. #让两个datetime对象相减就得到timedelta from datetime import datetime #构造一个将来的时间 future = datetime.strptime('2019-02-01 08:00:00','%Y-%m

python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法 本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能     # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #d

Python基础与科学计算常用方法 本文使用的是Jupyter Notebook,Python3.你可以将代码直接复制到Jupyter Notebook中运行,以便更好的学习. 导入所需要的头文件 import numpy as np import numpy as np import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import time from scipy

转自:http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/31360765?utm_source=tuicool 在文本处理中,TF-IDF可以说是一个简单粗暴的东西.它可以用作特征抽取,关键词筛选等. 以网页搜索“核能的应用”为例,关键字分成“核能”.“的”.“应用”.根据直觉,我们知道,包含这三个词较多的网页比包含它们较少的网页相关性强.但是仅仅这样,就会有漏洞,那就是文本长的比文本短的关键词数量要多,所以相关性会偏向长文本的网页.

Numpy等Python科学计算包的安装与配置 参考: 1.下载并安装 http://www.jb51.net/article/61810.htm 1.安装easy_install,就是为了我们安装第三方扩展包更容易 首先下载easy_install的安装包,下载地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools 在python下运行ez_setup.py 2.添加环境变量python安装地址\scripts python的安装目录中生成scripts目录,其中有

参考:http://blog.csdn.net/a1311543690/article/details/ 1.sudo apt-get install python-pip pip是Python的一个安装和管理扩展库的工具.同时会提示下载安装依赖包 2.sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install python-matplotlib 下载安装python 直接输入:python就可以运行 cd 进入文件夹 ls察看文件夹文件 3. 进入

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮 安装过程很简单,点击下一步 在第一步,如果你看到自己的

大家都知道python的默认值是在函数定义时计算出来的, 也就是说默认值只会计算一次, 之后函数调用时, 如果参数没有给出,同一个值会赋值给变量, 这会导致, 如果我们想要一个list默认值, 新手通常这么写: def foo(a=[]): a.append(3) print a 其实是错误的,两次调用会这样的结果: [3] [3, 3] 其实应该这么写 def baz(a=None): a = a or [] a.append(3) print a 两次调用输出以下结果: [3] [3] 这样

最近有个好友让我帮忙爬取个小说,这个小说是前三十章直接可读,后面章节需要充值VIP可见.所以就需要利用VIP账户登录后,构造Cookie,再用Python的获取每章节的url,得到内容后再使用 PyQuery 解析内容. 注意:构造Cookie的过程中,需要你在 Chrome/Firefox 登录,然后自己在控制台查看 cookie,然后手动加入. 第一部分:手动构造cookie登录 #version 2.7 #!/usr/bin/python import HTMLParser import

学习Hadoop 实现TF-IDF 算法,使用的是CDH5.13.1 VM版本,Hadoop用的是2.6.0的jar包,Maven中增加如下即可 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.0</version> <scope>provided</

path=r"F:\\PYTHON\\day8\\ftp_server\\"#这里我直接写了固定地址,你可以自己输入 file_size = 0 def split_doc(path): global file_size#声明全局变量 file_list=os.listdir(path)#将path下的所有目录列出(只列出path下的”儿子“目录,不含“孙子等”的目录) for file in file_list: #遍历文件及目录,如果是目录我再次调用该函数列出该目录下的所有文件和目

在Python中,布尔类型还可以与其他数据类型做 and.or和not运算,请看下面的代码: In [1]: a = True In [2]: print(a and 'a=T' or 'a=F') a=T 输出为: a=T 计算结果不是布尔类型,而是字符串 a=T,这是为什么呢? 因为Python把0.空字符串''和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True,所以: True and 'a=T' 计算结果是 'a=T' 继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是

Python: v3.6 Pandas: v0.23.4 使用以下方法计算与国内财经软件显示一致 low_list = df['最低价'].rolling(9, min_periods=9).min() low_list.fillna(value = df['最低价'].expanding().min(), inplace = True) high_list = df['最高价'].rolling(9, min_periods=9).max() high_list.fillna(value =

Python的hashlib提供了很多摘要算法,如MD5,SHA1等常用算法. 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法.散列算法.它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(如MD5值共32位,且每位都是用16进制进行表示). 摘要算法就是通过摘要函数对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过. 摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过,就是因为摘要函数是一个单向函数,计算digest很容易,但通过digest反推数据data却非常

一. 信息检索技术简述 信息检索技术是当前比较热门的一项技术,我们通常意义上的论文检索,搜索引擎都属于信息检索的范畴.信息检索的问题可以抽象为:在文档集合D上,对于关键词w[1]…w[k]组成的查询串q,返回一个按查询串q和文档d匹配度relevance(q,d)排序的相关文档列表D. 经典的信息检索模型包括布尔模型,向量模型,TF-IDF模型.布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率高,但模型过于简单,无法有效地对不同文档进行排序,所以查询效果不佳.向量模型把文档和查询串都视为词所构成的多维向

1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于