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- 本文旨在帮助读者理解TfidfVectorizer在scikit-learn中计算TF-IDF值的原理，特别是关于IDF的计算方式，以及如何通过调整smooth_idf参数来影响计算结果。同时，澄清了TF的计算方式，避免混淆。通过本文，读者可以更准确地使用TfidfVectorizer进行文本特征提取。
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- Python循环优化：numpy向量化提升效率
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- PyCharm解释器怎么选？选择指南与建议
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- Python声音分析实现齿轮箱故障诊断方法
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- Tkinter单字符字体设置技巧
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- GIL是Python解释器中的一把全局锁，其核心作用是确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码，从而避免多线程环境下数据结构的不一致问题。1.GIL存在的原因在于简化内存管理和保证线程安全，尤其因Python的引用计数机制本身不是线程安全的；2.它对CPU密集型任务影响显著，无法实现真正的并行计算，但对I/O密集型任务影响较小，因为GIL会在等待外部资源时释放；3.为绕过GIL限制，可采用multiprocessing模块、C扩展模块、Jython/IronPython或异步IO等方法。因此，理解G
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- PyOD聚类异常检测教程：快速入门指南
- PyOD中常用的基于聚类的异常检测算法包括CBLOF、KMeans、LOF和HBOS；CBLOF根据簇大小与点到中心距离判异常，适应不同密度但受K值影响；KMeans以离簇中心远近判异常，高效但仅适球形簇；LOF基于局部密度差异，擅处理多密度区域但依赖邻域参数；HBOS用直方图估密度，快且稳但忽略特征相关性。2.参数选择无银弹，需结合领域知识定初始K或contamination值，通过可视化估簇结构，用肘部法或轮廓系数调K值，LOF的n_neighbors可在数据量1%-10%试，contaminatio
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