IP屬地：甘肅
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113-文本分析之有監(jiān)督分類1、二分類 因為分值相同，所以最終結(jié)果多余100個。 圖中虛線表示基準(zhǔn)值，如果實線在虛線之下，說明模型效果不如隨機(jī)猜測有效。 2、多分類 與二分...
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112-文本分析之基于網(wǎng)絡(luò)集群識別和主題模型的聚類1、 基于網(wǎng)絡(luò)集群識別的自動化聚類 共現(xiàn)關(guān)系聚類，利用社交網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis, SNA）來構(gòu)建知識圖譜，然...
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111-文本分析之基于文本相似度的聚類參考：《文本數(shù)據(jù)挖掘》 1、相似度計算 2、 聚類方法 劃分聚類法：k-means聚類法、k-medoids聚類法等層次聚類法：合成法（Aggl...
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110-文本分析之文本特征提取
參考：《文本數(shù)據(jù)挖掘——基于R語言》 1、基本特征提取 基本特征包括：字符的數(shù)量、句子的數(shù)量、每個詞的長度，標(biāo)點(diǎn)符號的數(shù)量等。 ● n_urls...
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109-文本分析之文本預(yù)處理
參考：《文本數(shù)據(jù)挖掘——基于R語言》 1、讀取數(shù)據(jù) 隨便文本代替即可，包括兩列，一列為文檔名或編號，一列為文本內(nèi)容。 2、文本糾錯 3、切分 5...
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108-商業(yè)數(shù)據(jù)分析之關(guān)聯(lián)分析和聚類
1、關(guān)聯(lián)分析 § 關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系。所發(fā)現(xiàn)的模式通常用關(guān)聯(lián)規(guī)則或頻繁項集的形式表示?！?關(guān)聯(lián)分析可以應(yīng)用于生物信...
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107-商業(yè)數(shù)據(jù)分析之支持向量機(jī)和樹模型
1、支持向量機(jī) § 優(yōu)點(diǎn)? 支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)問題可以表示為凸優(yōu)化問題，因此可以利用已知的有效算法發(fā)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的全局最小值；? 可用于線性和非線性...
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106-商業(yè)數(shù)據(jù)分析之線性回歸
1、商業(yè)數(shù)據(jù)分析簡介 分析是一門使用數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的科學(xué)，這些模型可為公司、機(jī)構(gòu)和個人的決策增加價值。 唯一客觀的事實是數(shù)據(jù)。模型的作用就是幫助我...
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105-WIN10+Firefox配置RSelenium1、安裝Firefox 根據(jù)系統(tǒng)位數(shù)，下載對應(yīng)最新版本，安裝。 https://www.mozilla.org/zh-CN/firefox/ne...