每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label…

一 安装与介绍 1.1 概述 SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. 1.2 特点 # s as SnowNLP(text) 1) s.words 词语 2…

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----…

预测分析建模 Python与R语言实现 目录 前言 第1章 分析与数据科学1第2章 广告与促销10第3章 偏好与选择24第4章 购物篮分析31第5章 经济数据分析42第6章 运营管理56第7章 文本分析72第8章 情感分析93第9章 体育分析132第10章 空间数据分析146第11章 品牌和价格165第12章 大型的小数字游戏188附录A 数据科学方法191附录B 测量方法204附录C 案例研究212附录D 编码和脚本226参考文献259 下载地址:https://pan.baidu.com/s…

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他…

R语言实战实现基于用户的简单的推荐系统(数量较少) a<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(1,2,3,4,2,3,4,5,4,1,2,3,2,4,5,2,6,4,1,2,3,4) da<-data.frame(a,b) a<-c(1,1,2,2,3,3,3,3,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(2,5,7,2,6,4,7,1,8,6,3,3,4,1,2,4,4,9) da2<-da…

数据挖掘算法R语言实现之决策树 最近,看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树,想要了解这方面的内容如下: > library("party")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观测值,5个变量 $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num…