tfidf算法原理
本篇文章给大家分享tfidf机器学习，以及tfidf算法原理对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
python数据分析用什么软件
Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Matplotlib Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。IPython IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的 Python Shell，目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。
NLP应用于司法系统(综述)
1、Legal Question Answering（LQA）：司法方面的问答系统。 司法专业人员的一个很重要的任务是向不懂法的人提供可靠的、高质量的司法咨询服务。 LQA中，问题的形式会有比较大的变化：有的问题强调对于司法概念的解释，有的问题主要考虑对于特定案件的分析。另外，从专业人员和非专业人员口中表达专业词汇可能会有差别。
2、选定方法之后，在训练集上为每个类别构建分类器，然后把分类器应用于测试集上，得到分类结果。 效果评估（Classifier Evaluation） 在分类过程完成之后，需要对分类效果进行评估。评估过程应用于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，常用的评估标准由IR领域继承而来，包括查全率、查准率、F1值等等。
3、NLP首创于1***0年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒（RichardBandler）和约翰·葛瑞德（JohnGrinder）完成的基础理论。有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。
4、自然语言处理（NLP）：NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP应用包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动摘要、情感分析和问答系统等。机器视觉：机器视觉技术用于图像和***的处理和分析，如图像分类、对象检测、人脸识别、图像分割和视觉搜索等。
5、NLP 的4个典型应用：NLP 的6个实现步骤：百度百科版本 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
6、楼主，你说的是 NLP吧！ NLP是神经语言程序学 （Neuro-Linguistic Programming） 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N （Neuro） 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L （Linguistic） 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。
大数据专业主要学什么?
1、大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
2、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
3、大数据技术专业主要学统计学、数学、计算机、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学、数据***集、计算机编程语言等。就业方向有大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师、大数据可视化工程师等。
4、学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
Python语言下的机器学习库
Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
sklearn库是机器学习库。知识扩展：Scikit-learn简介Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。sklearn库主要是用于机器学习算法的实现和数据处理，不支持导入图片这类功能。因此，如果需要导入自己的图片，需要使用其他的库来实现，如Pillow、OpenCV等。
安装sklearn包的语句是：bash pip install -U scikit-learn Scikit-learn，通常简称为sklearn，是一个在Python编程语言中广泛使用的开源机器学习库。它包含了各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、K均值等，并且还包括了一些用于模型选择和评估的工具，如交叉验证、网格搜索等。
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