在机器学习的征途上，处理文本数据是不可或缺的一环。今天就来聊聊两款强大的工具——`CountVectorizer`和`TfidfVectorizer`，它们能将文字转换为机器可理解的形式！🌟
首先登场的是`CountVectorizer`，它像一位严谨的统计学家，把文本中的每个词都记录下来，并计算出词频（Term Frequency）。比如一篇文章中，“学习”出现了5次，“机器”出现了3次，这些频率都会被记录下来。📝📈
而另一位选手`TfidfVectorizer`则更加聪明，它不仅关注词频，还考虑了词语在整个语料库中的重要性（Inverse Document Frequency）。简单来说，一个词如果在所有文档里都频繁出现，那它的独特性就降低了。因此，高频但无意义的词会被削弱权重，而关键术语则会得到更多重视！🔍🔍
无论是初学者还是进阶玩家，学会这两招都能让你的模型更强大！🚀💡快去实践吧，说不定下一个NLP大神就是你哦～💬🌟