机器学习利器之汇总
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
在接下来的很长一段时间，我会从数据结构、基础算法、数值分析、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等方面与大家一起学习。
我目前主要从事的是新闻算法推荐领域的工作，因此更多的例子可能还是在文本处理方面，本篇主要和大家一起分享下文本特征筛选方面的一些工作。
文本特征选择
无论目前文本特征选择的方法还是比较多的，特别是在深度学习推出之后，可能大大解放了我们在特征选取方面的要求。
特征选择主要包括基于TF-IDF、信息增益、卡方检验和互信息等
- TF-IDF TF-IDF是一种统计方法，用以评价一个词语对于一个语料库中的其中一份文件的重要程度。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（词频）表示词条在文档d中出现的频率，这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。 词频 = 某个词在文章中出现的总次数/文章的总词数 IDF（逆文档频率）表示如果包含词条的文档越少，IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 逆文档频率（IDF） = log（词料库的文档总数/包含该词的文档数 1）
- 信息增益（Info Gain） 在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。以下公式以二分类为例进行说明（推广到多分类是一样的）：
Entropy(S)可以认为是样本空间中所有点的信息熵，而Gain(S ,A)则为A特征的信息增益值，以下表中的天气数据集为例子：
该数据集的特征维度为4，目的是判断能否出去玩，即我们需要标记的标签。 初始状态下，label列总共为14行，有9个yes和5个no，所以label列初始信息熵为：
假设我们先划分outlook这一列，分成sunny、rain、overcast三类，数量分别为5：5：4，考虑到每个类别下对应的label不同，可以计算出划分后的信息熵：
其中E(S1)、E(S2)、E(S3)分别为每个类别下对应的label列的信息熵。 则关于A特征的信息增益值即为：
信息增益值越大，则说明该特征的区分能力越强。 第一次写博客，难免有遗漏和照顾不周之处，还请多多包涵，下次继续和大家讨论关于特征筛选的卡方检验和互信息方法，谢谢大家。
