哥伦比亚大学_反向传播_lstm原理_中国AI数据

2019-11-25

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会在每个条目中频繁出现。我们希望权衡这些WORDS的重要性,所以我们可以想象一下,将出现的文本频率(TF)乘以整个文档频率的倒数可以帮助找到重要的WORDS。但是由于文本的计算(一个库)可能会很大,因此建议采用逆文件频率的算法。这使我们在每个文档条目中都有每个FORD的后续公式或TF-IDF: Wtf-idf = Wtf'??g 这里的Ivri S-是文档中的单词频率,而Wi ji是所有文档中SUCh单词的总频率。我们可以想象到,TF-IDF的高价值可能会用分词来表示,这对于确定文档的内容非常重要。 创建TF-IDF向量需要我们将所有文本加载到内存中,并在开始训练模型之前先对每个单词的出现进行计数。因为这样,它并没有在TensorFlow中完全实现,因此我们将使用scikit-learn创建我们的TF-IDF嵌入,但是使用TensorFlow来拟合逻辑模型。 怎么做… 我们从加载必要的库开始,这次我们加载的是Scikit-Learn TF-IDF预处理文本库。使用以下代码: 将tensorflow作为tf导入 导入matplotlib.pyplot作为plt 导入csv

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