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主要为大家详细介绍了python TF-IDF算法实现文本关键词提取，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

TF（Term Frequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值就越大，所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。 TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况，但是单纯以“词频”衡量一个

TensorFlow BodyPix（TF BodyPix） Python实现。 该项目的目标是： Python库，可轻松集成BodyPix模型 功能有限的CLI，主要用于演示 安装 安装所有依赖项： pip install tf-bodypix[all] 安装时具有最小或没有依赖性： pip install tf-bodypix 使用此项目作为库时，提供了一些附加功能，可以更轻松地提供或排除依赖项： 多余的名字 描述 tf TensorFlow（必需）。 但是您可以使用自己的构建。 tfjs TensorFlow JS模型支持 图像 CLI需要通过Pillow加载图像。 摄像头 通过OpenCV和pyfakewebcam支持网络摄像头 视频 通过OpenCV提供视频支持 全部 所有的图书馆 Python API import tensorflow as tf f

使用python进行朴素贝叶斯的数据分析，使用TF-IDF方法整理数据

基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。 环境：Windows10 + tensorflow1.2 + python3.5 + cv2 程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码 注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。