本文主要是介绍NLP03：使用TF-IDF和LogisticRegression进行文本分类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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1.TF-IDF算法步骤
1.1 计算词频
考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。
1.2 计算逆文档频率
需要一个语料库（corpus），用来模拟语言的使用环境。
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
1.3 计算TF-IDF
可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
1.4 优缺点
TF-IDF的优点是简单快速，而且容易理解。缺点是有时候用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面，有时候重要的词出现的可能不够多，而且这种计算无法体现位置信息，无法体现词在上下文的重要性。如果要体现词的上下文结构，那么你可能需要使用word2vec算法来支持。
2. LogisticRegression基本原理
2.1 什么是LR
logistic回归虽然说是回归，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1。逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。
逻辑回归假设因变量 y 服从二项分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。
因此与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。
可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。
换种说法：
线性回归，直接可以分为两类，
但是对于图二来说，在角落加上一块蓝色点之后，线性回归的线会向下倾斜，参考紫色的线，
但是logistic回归（参考绿色的线）分类的还是很准确，logistic回归在解决分类问题上还是不错的
2.2 LR原理
Sigmoid函数：
曲线：
之后推导公式中会用到：
我们希望随机数据点被正确分类的概率最大化，这就是最大似然估计。
最大似然估计是统计模型中估计参数的通用方法。
你可以使用不同的方法（如优化算法）来最大化概率。
牛顿法也是其中一种，可用于查找许多不同函数的最大值（或最小值），包括似然函数。也可以用梯度下降法代替牛顿法。
既然是为了解决二分类问题，其实也就是概率的问题，分类其实都是概率问题。
假定：
y=1和y=0的时候的概率
似然函数ÿ
这篇关于NLP03：使用TF-IDF和LogisticRegression进行文本分类的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
