【TF-IDF算法】

🎥博主：程序员不想YY啊
💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家
🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯
✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

🔧TF-IDF.😄

🔧TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用算法。它通过计算一个词在文档中的频率与在整个文集中的逆文档频率的乘积来评估词的重要性。

🔧TF（词频）指的是一个词在文档中出现的频率。它简单地表示一个词在文档中重要与否的程度，词频计算公式为：
🔧TF(t) = (词t在文档中出现的次数) / (文档中的总词数)

🔧IDF（逆文档频率）是指一个词对于整个文集的重要性。它通过计算词在文集中出现的文档数量的倒数，并进行对数转换来反映词的重要程度。逆文档频率计算公式为：
🔧IDF(t) = log_e(文档集中的文档总数 / (包含词t的文档数 + 1))

🔧TF-IDF 公式将词频与逆文档频率相乘，用来衡量一个词对于单个文档的重要性。它的计算公式为：
TF-IDF(t) = TF(t) * IDF(t)

🔧TF-IDF算法对于文本挖掘和信息检索具有重要作用。常见的应用包括文本分类、关键词提取、相似性计算等。通过计算词的TF-IDF值，可以确定文档中重要的关键词，并用于文本分析和信息检索任务中。