TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это статистическая мера, используемая для оценки значимости слова в документе относительно всех других документов в коллекции или корпусе. TF-IDF сочетает два значения:
🔷 TF (Частота слова) Это число, показывающее, сколько раз слово встречается в документе. Чем чаще, тем слово важнее в контексте этого документа. 🔷 IDF (Обратная частота документа) Это мера, которая уменьшает вес слов, часто встречающихся во всём корпусе документов. Чем реже слово встречается во всём корпусе, тем больше его вклад в IDF.
Значение TF-IDF рассчитывается как произведение TF и IDF. На основе TF-IDF значений слов можно построить векторы документов.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это статистическая мера, используемая для оценки значимости слова в документе относительно всех других документов в коллекции или корпусе. TF-IDF сочетает два значения:
🔷 TF (Частота слова) Это число, показывающее, сколько раз слово встречается в документе. Чем чаще, тем слово важнее в контексте этого документа. 🔷 IDF (Обратная частота документа) Это мера, которая уменьшает вес слов, часто встречающихся во всём корпусе документов. Чем реже слово встречается во всём корпусе, тем больше его вклад в IDF.
Значение TF-IDF рассчитывается как произведение TF и IDF. На основе TF-IDF значений слов можно построить векторы документов.
#NLP
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Telegram announces Search Filters
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
