通过R语言统计考研英语(二)单词出现频率 大家对英语考试并不陌生,首先是背单词,就是所谓的高频词汇.厚厚的一本单词,真的看的头大.最近结合自己刚学的R语言,为年底的考研做准备,想统计一下最近考研英语(二)真正单词出现的频率次数. 整体思路: 收集数据-->整理数据-->统计分析-->输出结果 使用工具: `Rstudio,文本编辑器,CSV` 涉及到的包: "jiebaR"(中文分词引擎),“plyr", 第一步收集数据: 从网络搜索2013-2018考研英

R语言进行词云统计分析 本文章从爬虫.词频统计.可视化三个方面讲述了R语言的具体应用,欢迎大家共同谈论学习 1.使用 rvest 进行数据的爬取 #如果没有,先安装rvest包 install.packages("rvest") library(rvest) url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559" #读取数据,规定编码 web <- read_html(url, encoding = "u

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools");       devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source")  错误提示:

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~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装 官方郎大为老师githu

利用2018年政府工作报告的例子向大家展示一下R语言如何进行文本挖掘的~用到的包有jiebaR和wordcloud2. 1.安装并加载jiebaR install.packages("jiebaR") library(jiebaR) 2.以2018年政府工作报告为文本,进行分词 (1)首先要将2018年政府工作报告以txt的形式下载到R语言的工作路径中 读取文本: text<-readLines("E:/R-3.4.4/bin/workdirection/report.

R语言真是博大精深 方法一 Acf(gold[,2], type = "correlation",lag.max = 100) Acf(gold[,2], type = "partial") 方法二 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) 方法三 bacf <- acf(gold[, 2], plot = FALSE) bacfdf <- with(bacf, data.frame

ggplot2绘制 arima诊断图 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) ggtsdiag(auto.arima(gold[,2])) 将数据改为时间格式 gold <- as.xts(gold[, 2], order.by = gold[, 1]) 设置时间格式 绘制时间趋势图 gdp <- ts((0.001 * (gdp[, 2])), frequency = 4, start = c(1992, 1)) pl

R语言的基础包中提供了三种基本类型用于处理日期和时间,Date用于处理日期,它不包括时间和时区信息:POSIXct/POSIXlt用于处理日期和时间,其中包括了日期.时间和时区信息.R内部在存储日期和时间时,使用不同的方式: Date类:存储了从1970年1月1日以来开始计算的天数,更早的日期表示为负值,也就是说,Date类型是一个整数,以天为单位来计算日期,因此,Date适合用于计算日期. POSIXct类:记录了以时间标准时间(UTC)时区位准的,从1970年1月1日开始计时的秒数,即,PO

1.help可以提供帮助,如help(nchar), help("[["),或者用?nchar也能获取帮助.example(nchar)可以获取到某个主题的使用方法. 2.nchar获取字符串的长度,nchar(x)返回x中每个字符串的长度,length获取向量的长度,区别如下: > nchar("hello") [1] 5 > nchar(3) [1] 1 > nchar(3000) [1] 4 > help(nchar) > nch

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~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面 之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步 二.Python爬取B站弹幕 环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr

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

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

R语言的最大数值 在R语言里面,所能计算的最大数值可以用下面的方法获得: ###R可计算最大数值 .Machine 在编程的时候注意不要超过这个数值.当然,普通情况下也不可能超过的. R语言的最大精度 R语言的舍入误差要比python好不少,但是也还是有的. ###最小非零整数 2^-1074 ###最大数 2^1023 ###机器误差 2^-52 + 1 - 1 2^-53 + 1 - 1 ###比较两个数字 all.equal(2^-12 + 1,2^-13 + 1,tolerance =

数据来源: R语言自带 Nile 数据集(尼罗河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 #清理环境,加载包 rm(list=ls()) library(forecast) library(tseries) #趋势查看 plot(Nile) #平稳性检验 #自相关图 acf(Nile) #偏相关图 pacf(Nile) #也可以直接用tsdisplay查看 tsdisplay(Nile) #单位根检验 adf.test(Nile) 从自相关图上看,自相关系数没有快速衰

本章介绍时间序列中的基本概念.特别地,介绍随机过程.均值.方差.协方差函数.平稳过程和自相关函数等概念. 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义,本科上过相关课程,用的是<应用随机过程>清华林元烈老师的书.第1章第5节: 上面的定义比较清楚明白.按照本书上的说法,随机变量序列就是一个随机过程,换句话说,在每一个t时刻,所研究的量都是一个随机变量.随机过程完整的概率结构是由每个时刻的有限联合概率分布族决定的,幸运的是,联合分布中的大部分信息可以通过均值.方差和协方差等加以描述,而不用去直接

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

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:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数