首先我也不知道这个练习有什么用，就是玩一玩，很多东西都是不知道有啥用，玩玩或许就有用了，开心就好。今天看到大家发的马总的一个朋友圈截图：腾讯成立之初就是为了做一个好的产品，不是为了赚钱。哈哈哈哈哈哈哈

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

TF-IDF实际上是：TF * IDF。主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（即TF高），并且在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

TF（Term Frequency，词频）表示一个给定词语t在一篇给定文档d中出现的频率。TF越高，则词语t对文档d来说越重要，TF越低，则词语t对文档d来说越不重要。那是否可以以TF作为文本相似度评价标准呢？答案是不行的，举个例子，常用的中文词语如“我”，“了”，“是”等，在给定的一篇中文文档中出现的频率是很高的，但这些中文词几乎在每篇文档中都具有非常高的词频，如果以TF作为文本相似度评价标准，那么几乎每篇文档都能被命中。

IDF（Inverse Document Frequency，逆向文件频率）的主要思想是：如果包含词语t的文档越少，则IDF越大，说明词语t在整个文档集层面上具有很好的类别区分能力。IDF说明了什么问题呢？还是举个例子，常用的中文词语如“我”，“了”，“是”等在每篇文档中几乎具有非常高的词频，那么对于整个文档集而言，这些词都是不重要的。对于整个文档集而言，评价词语重要性的标准就是IDF。