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独热编码比较简单/直观，当有10000个单词，则构成一万维向量，当某一单词出现时，该单词所在位置置为1. 缺点：独热编码产生的数据非常稀疏，当处理文本时，单词量非常大，则组成的矩阵过大。
散列编码：缺点是，当单词量大时，容易产生冲突
词嵌入：会考虑文本间的相似性。 比如北京与首都的关系就会比较近，北京与老鼠之间的关系就会比较远
TF-IDF算法：也是比较好的方法。
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词袋表示：单词出现时，表示为1
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本文标题：35. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 自然语
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