摘要：
本篇文章给大家谈谈度量学习Python，以及零基础 python 量化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、能够用于tf-idf的语料库(py... 本篇文章给大家谈谈度量学习python，以及零基础 Python 量化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
能够用于tf-idf的语料库(python学习).
1、CRAFT语料库已被广泛应用于对文本挖掘工具的性能测试中。当然也可以用于TF-IDF方法。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
2、NLTK库 被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。
3、MatplotlibMatplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。
4、计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1）TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
在模板匹配中,常用的相似性度量有哪几种
1、距离度量：通过计算样本之间的距离来评估它们之间的相似性或差异性。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这些距离度量可以用于计算样本之间的绝对距离，也可以用于计算相对距离。
2、模板匹配算法是一种在数字图像处理中常用的算法，用于在一幅图像中寻找与给定模板最相似的子图像。在模板匹配算法中，通常使用方差来度量两幅图像的相似程度。方差是一种衡量数据分散程度的统计量，用来度量一组数据的离散程度。
3、相似性度量是机器学习中一个非常基础的概念：是评定两个事物之间相似程度的一种度量，尤其是在聚类、推荐算法中尤为重要。其本质就是一种量化标准。在机器学习中主要是用于衡量样本之间的相似程度。
4、、变异系数：标准差与平均数的比值称为变异系数，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量，记做C.V。
5、是匹配图像中参考点 处的参考子图像上的第 行和第 列的像素的灰度值；和 分别代表两个子图像内像素灰度的均值；而定义式的左边各自代表模板子图像 和另一个图像中的参考点 处的子图像 的相似性测度。
6、、模板匹配法 将输入的文字与给定的各类别标准文字（模板）进行相关匹配，计算输入文字与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别结果。
pythonai看什么书
1、基础篇《笨方法学Python》《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2、《Python编程：从入门到实践》这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节，每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。
3、《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册（图灵出品）》。
4、推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~《“笨办法”学Python》为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。
5、可以看一下教务老师推荐的书单，适合所有级别的Python开发程序员。如果您是初学者，请参考这两本书。
数据分析软件工具有哪些
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数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software等等。Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
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