摘要：
TF-idf模型：TF表示的是词频：即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率， 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数) 可以看出出现该词的文档个数越小，表示这个词越稀有，在这篇文档中也是越重要的 TF-idf： 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词 阅读全文
摘要：
函数说明： 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合，构造出新的词袋标签 参数说明：ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合，构成新的标签值 Ngram模型表示的是，对于词频而言，只考虑一个词，这里我们在CountVe 阅读全文
摘要：
函数说明： 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string) 用于进行字符串的替换，这里我们用来去除标点符号 参数说明：r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式，^表示起始位置，\s表示终止位置，[]表示取中间部分，这个的意思是找出除字符串 阅读全文
摘要：
我们可以将一连串的时间特征进行拆分，比如：2015-03-08 10:30:00.360000+00:00， 我们可以将其转换为日期类型，然后从里面提取年，月，日等时间信息 对于一些hour，month等信息，我们也可以使用pd.cut将hour信息按照时刻转换为离散数据，如morning，afte 阅读全文