TF-IDF是机器学习吗

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用技术，它并不是机器学习的一部分，而是一种基于统计的文本特征提取方法。

TF-IDF的主要目标是衡量一个词对于一个文档集合中某个文档的重要性。它通过计算一个词在文档中的频率（TF）和在整个文档集合中的逆文档频率（IDF）来实现。TF表示一个词在文档中出现的频率，IDF表示一个词在整个文档集合中的稀有程度。通过将TF和IDF相乘，可以得到一个词的TF-IDF值，用于衡量该词对于某个文档的重要性。

TF-IDF在信息检索领域广泛应用，常用于计算文档之间的相似度、关键词提取和文本分类等任务。它可以帮助我们理解文本数据，并从中提取有用的特征。