TF-IDF=TF*IDF 的逻辑是什么，两个指标的差等于两个指标的乘积？

嗨，从没放弃的小努力你好：

TF-IDF算法是一个用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。其主要思想是，如果某个词语在一篇文章中频繁出现而在其他文章中很少见，那么它可能就很重要，应该被赋予高权重。这里的“TF”指的是词频（Term Frequency），即某个词在文档中出现的频率；“IDF”指的是逆文档频率（Inverse Document Frequency），用来衡量词语的一般重要性。

TF-IDF值计算公式是：TF-IDF=TF×IDF

TF-IDF=TF×IDF

• TF（词频）是指某个词在特定文档中出现的次数除以该文档的总词数。
• IDF（逆文档频率）是对词语普遍重要性的度量，计算公式是取对数后的文档总数除以包含该词语的文档数。

因此，TF-IDF是一个名称，计算方式是两个指标的乘积

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虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！