sklearn中的TfidfVectorizer中計算TF-IDF的過程（詳解）
Sklearn中的Tf-idf原理（source code）：
- Tf-idf訓練
Fit_transform學習到一個字典，並返回Document-term的矩陣(即詞典中的詞在該文件中出現的頻次)
TfidfVectorizer.fit_transform(raw_document) = TfidfTransformer.fit(X).transform(X)
Fit步驟學習idf vector，一個全域性的詞權重_idf_diag。輸入的X是一個稀疏矩陣，行是樣本數，列是特徵數。
Transform步驟是把X這個計數矩陣轉換成tf-idf表示， X = X * self._idf_diag，然後進行歸一化
- 測試
Transform(raw_documents):把文件轉換成 X矩陣（該文件中該特徵詞出現的頻次），行是文件個數，列是特徵詞的個數。
然後呼叫TfidfTransformer的transform過程（第一個步驟中的）
- 例子
TfidfVectorizer從訓練資料集中學習到詞典vocab,vocab包含三個詞，分別是document，second,third。並且學習到_idf的全域性idf vector
來了新的測試樣本，會生成document-term矩陣，矩陣中的數是該文件中該詞出現的次數，即tf;然後tf*idf（從idf vector中查詢），最後歸一化。因此第二個測試樣本都為0
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