TF的概念是Term Frequent，是一个单词出现的频率，是一个局部概念，就是这个单词在指定文件中出现的频率，公式如下：
但是呢，这个TF其实很没有说服力，比如the，a之类的频率很高，但是其实不能实现很好地分类标志，尽管可以在停用词中进行禁用，但是很多单词还是无法全部禁用干净；这个时候就引入了IDF，Inverse Document Frequent，反向文档频率（我称之为区分度公式），公式是
idf = log(N/d)
N是文档数量，存在该单词的文档的个数，这里IDF是一个全局概念，是一个单词在全局的分布情况，分布的越少，idf的值越高；IDF实现了"对于出现频率低"的单词赋予比较高的权重，比如"越位"，是一个专业术语，一般只是出现在足球相关的文章中，那么，这个词的IDF就会比较大，或者说这个词的区分度会比较大。
TFIDF = TF(t, d) * IDF(t)
这里强调一下，TFIDF是一种评分，TFIDF计算出来的结果是要作为特征值写入到稀疏矩阵的。
下面说一下对于新闻分类的套路；首先是加载所有的新闻训练样本，然后进行分词，将分词（term）放入到一张大表中，这是第一张大表：Term（特征）字典表；Term字典表的形成过程：计算每个Term的TFIDF（看到了，TFIDF是term的，在NPL中，每个term就是一个特征，或者说一个维度）；这样就形成了一张key-value表，key就是term的hash值，value就是term的tfidf的值；这里解释一下，所谓的Hash算法，是指对于每个分词进行Hash取值，这个值就是分词的索引；在这个字典表的索引；在文本挖掘里面，每个分词就是特征，对于分词取Hash之后，其实就是特征索引值，然后找到对应的特征做统计；为什么要做这么做？简化流程，否则需要遍历整张表来查找匹配Term；如果采用Hash的方式，取要查找的分词的hansh值，直接过去到了索引，将term的比较转化为了索引值的定位，简化的查询的过程；
第一张字典表有了，下面就是形成第二张大表：样本表；新闻分类是要进行训练的；来了一条样本之后，需要进行分词，然后取各个分词的hash值，拿着hash值到字典表中找对应的tfidf值，然后把tfidf填充到样本表中同字典表索引的位置；如此形成一行；所以一条样本（新闻）其实不会填充几个term，很多单元格都是空着的；如果多条记录之后，形成了什么？形成了稀疏矩阵。
采用hash算法获取索引，那么碰撞了怎么办？所以这张哈希表一定要大，默认的是2.18，分析云用的是2.20
比如"美国"，这个特征，取hash值为242，首先到字典表索引242中找到tfidf值；然后在样本(稀疏表)的列索引242的位置设置tfidf值；这样，就形成了一个特征向量（一个稀疏的向量/矩阵）。
train的这些样本都是可以作为未来比较的原始样本；设想新来了一条新闻记录，然后从任意类别中抽出来一个（特征向量），将两个特征向量基于余弦相似度衡量，根据余弦值来判断是否是同类新闻；什么是余弦相似度？
cos(x) = x * y / ||x|| * ||y||
对于稀疏矩阵场景，需要使用余弦定理，对于为0的特征，分子是0，所以适用（不过两者都是0就跪了）
对于新闻场景还可以继续进行训练，就是基于贝叶斯来计算一段文字是某个分类新闻的概率；这个原理就是，计算某段文字中各个单词是每一种分类的概率，然后把这些概率做相乘；那么怎么计算概率呢？这里采用其实是一半贝叶斯公式，我们知道贝叶斯公式如下：
在这里，B代表类别，A代表具体的某个文档（由各个分词组成）；在贝叶斯公式中，文档A是分类B的概率的计算是可以转化为P(A1|B) * P(A2|B) * P(A3|B)...*P(B)，Ai是文档A的分词；根据条件我们是可以把类别B某个具体分词的概率统计出来，分类B占全局分类的概率P(B)也是可以求出来；对于P(A)，因为所有的元素P(A）的概率都是一样的，所以这里可以忽略不记。直接比较分子，谁大，那么谁就是该分类。
在我们日志分析云中并没有采用这种（朴素贝叶斯）方式，因为该方式是应用于分类已经很清晰的场景下；而我们的场景下是会有新的日志类型产生。