"tokenizer_col" tf_col - 对数据集应用HashingTF之后的结果列名，默认为"tf_col" idf_col - 对数据集应用IDF之后的结果列名，默认为"idf_col" tf_binary - 默认为False tf_num_features - HashingTF中的特征个数

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文本TF-IDF 概述 文本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出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出，经TF-IDF加权的结果。

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文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似度 字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题： 模型工程

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"probability" raw_features_col 否 用于保存raw_features的列名 "raw_features" tf_num_features 否 tf-idf时用于保存的词的数量，建议不小于词汇种类 8000 样例 数据样本 id sentence label 1 ball

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题： 业务代码问题

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topic distribution列 "topicDistributionCol" max_iter 是 最大迭代次数 50 idf_or_not 否 是否使用idf False topic_concentration 是 超参数\eta 1.1 doc_concentration 是

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度

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def __init__(self): self.W = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) self.b = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) def __call__(self

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您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_ LOG _LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import moxing

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one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feature_configs = {'x': tf.FixedLenFeature(shape=[784]

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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workingDir: /opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks restartPolicy: OnFailure 创建TFJob。 kubectl apply -f tf-gpu.yaml 等待worker运

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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