解释以下代码：vectorizer, feature_matrix = build_feature_matrix(norm_book_content, feature_type='tfidf', min_df=0.2, max_df=0.90, ngram_range=(1, 2))

这段代码是在构建文本特征矩阵，其中使用了TF-IDF作为特征类型，最小文档频率为0.2，最大文档频率为0.9，ngram范围为1到2。函数build_feature_matrix的输入参数是norm_book_content，表示经过预处理后的文本内容，输出结果是vectorizer和feature_matrix，分别表示特征提取器和特征矩阵。

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请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

这段代码主要是对一个pandas数据框进行操作，首先使用np.random.shuffle()函数对dataframe3中的数据进行随机打乱，然后将其转化为DataFrame格式，并使用MinMaxScaler将数据进行归一化。接着，将训练集和测试集分别取出，分别对其进行归一化，并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后，将X_train和X_test进行维度变换，将其变为三维数组，以便于后续的模型训练。值得注意的是，将X_train和X_test变为三维数组时，使用了values.reshape()函数进行操作。

mmse=np.array(mmse) MAX_MMSE=30 mmse_norm= mmse/MAX_MMSE Xctrl = X[144:333,:,:,:] age_ctrl = age[144:333] age_ctrl_norm=age_ctrl/AGE_MAX

这段代码中，首先将一个名为mmse的列表转换为numpy数组。然后，定义了一个常量MAX_MMSE为30，将mmse数组中的所有元素除以MAX_MMSE得到一个名为mmse_norm的新的归一化数组。接着，从一个名为X的数组中取出一部分数据并赋值给名为Xctrl的新数组。再从一个名为age的列表中取出一部分数据并赋值给名为age_ctrl的新列表。然后，将age_ctrl列表中的所有元素除以AGE_MAX得到一个名为age_ctrl_norm的新的归一化列表。