vectorizer = CountVectorizer() #构建一个计算词频（TF）的玩意儿，当然这里面不足是可以做这些
transformer = TfidfTransformer() #构建一个计算TF-IDF的玩意儿
TfidfTransformer + CountVectorizer = TfidfVectorizer
TF-IDF相关资料http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', ngram_range=(1, 1),
                analyzer='word', max_df=.57, binary=False,
                token_pattern=r"\w+",sublinear_tf=False)

stop_words：string {'english'}, list, or None(default)如果未english，用于英语内建的停用词列表，如果未list，该列表被假定为包含停用词，列表中的所有词都将从令牌中删除， 如果None，不使用停用词。max_df可以被设置为范围[0.7, 1.0)的值，基于内部预料词频来自动检测和过滤停用词。
ngram_range(min,max)：是指将text分成min，min+1，min+2,.........max 个不同的词组。比如'Python is useful'中ngram_range(1,3)之后可得到'Python' 'is' 'useful' 'Python is' 'is useful' 和'Python is useful'如果是ngram_range (1,1) 则只能得到单个单词'Python' 'is'和'useful'
analyzer：string，{'word', 'char'} or callable定义特征为词（word）或n-gram字符
max_df： float in range [0.0, 1.0] or int, optional, 1.0 by default当构建词汇表时，严格忽略高于给出阈值的文档频率的词条，语料指定的停用词。如果是浮点值，该参数代表文档的比例，整型绝对计数值，如果词汇表不为None，此参数被忽略。
binary：boolean， False by default
如果为True，所有非零计数被设置为1，这对于离散概率模型是有用的，建立二元事件模型，而不是整型计数。
token_pattern: 正则表达式显示了”token“的构成，仅当analyzer == ‘word’时才被使用。
sublinear_tf：boolean， optional应用线性缩放TF，例如，使用1+log(tf)覆盖tf