#清除内存空间 rm(list=ls()) #导入tm包 library(tm) library(SnowballC) #查看tm包的文档 #vignette("tm") ##1.Data Import 导入自带的路透社的20篇xml文档 #找到/texts/crude的目录,作为DirSource的输入,读取20篇xml文档 reut21578 <- system.file("texts", "crude", package = &quo

1.安装Java程序(官网win7 64位系统的Java安装程序及网址http://www.java.com/zh_CN/download/manual.jsp),选择windows 64位脱机安装到R目录下 2.在R里面输入: install.packages("rJava") install.packages("xlsx") 安装这两个包,会提示你还有一个包, "xlsxjars"这个包一般会在这个过程中自动安装,如果没有安装的话,可以再按照

本文由雪晴数据网负责翻译整理,原文请参考New packages for reading data into R - fast作者David Smith.转载请注明原文链接http://www.xueqing.tv/cms/article/102 昨天在新电脑使用xlsx包的时候,因为加载rJava十分不悦-于是用了readxl,不要太方便,于是转一篇过来备用着.以后读入都用你了~ Hadley Wickham 和 RStudio团队写了一些新的R包,这些包对于每个需要在R中读入数据的人来说都是

导入Excel数据至R语言的几种方法 如有如下Excel数据源,如何将数据导入R语言呢?今天主要来介绍几种常见的方法: 一.使用剪贴板,然后使用read.table函数: 首先选择Excel中的数据源,然后复制: 在Rstudio中输入如下脚本,回车即可: read.table("clipboard", header = TRUE) 注:header = TRUE,表示首行为标题行,若为FALSE则标题行也算在正文第一行,结果如下: 二.将Excel另存为csv文件,然后使用read.

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~ --------------------------- R语言︱文本挖掘套餐包之--XML+tm+SnowballC包 笔者寄语:文本挖掘.情感分析是目前非结构数据非常好用.有效的分析方式. 先针对文本挖掘这个套餐包做个简单了解.一般来说一个完整的文本挖掘解决流程是: 网页爬取数据--数据格式转化(分隔)--建立语料库--词频去噪--提取词干--创建文档-词频矩阵--后续分析(聚类.词云等) XML

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~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

https://www.zhihu.com/question/24501195 节选: 看了这么多答案,觉得 Hadley Wickhamhad.co.nz 在R使用者的地位好高啊.其实我也觉得Hadley的每个包都很好用,尤其是CRAN - Package plyr(他写的包中,这个接触得比较晚,所以感觉更加相见恨晚).其他作者的包有: CRAN - Package xkcd 把你的图绘制成xkcd http://xkcd.com风格 CRAN - Package magrittr 向前管道操

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

目录 0.前言 1.TemporalAccessor源码 2.Temporal源码 3.TemporalAdjuster源码 4.ChronoLocalDate源码 5.LocalDate源码 6.总结 0.前言 通过前面Java日期时间API系列6-----Jdk8中java.time包中的新的日期时间API类中主要的类关系简图如下: 可以看出主要的LocalDate, LocalTime, LocalDateTime, Instant都是实现相同的接口,这里以LocalDate为例分析jav

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取.分析功能. 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作. 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据.在使用过程中,最好使用高对比度.低噪声.水平格式文本的图片. 转载于公众号R语言中文社区 一．

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

朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法, 具体见上一节. 算法包:e1071 函数:navieBayes(formule,data,laplace=0,...,subset,na.action=na.pass) Formule: 公式的形式:class~x1 + x2 + .....  相互作用是不允许的 data: 数据集 lapace: 正面双控制拉普拉期平滑.默认值(0)禁用拉普拉斯平滑.它的思想非常简单,就是对没类别下所有划分的计数为1,这样如果训练样本集数量充分大时,并不

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~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

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~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba

Windows server 2012 添加中文语言包(英文转为中文)(离线) 相关资料: 公司环境:亚马孙aws虚拟机 英文版Windows2012 中文SQL Server2012安装包,需要安装操作系统的中文语言包 XenSource Windows guest agent EC2 ConfigService 参考资料 http://www.cnbeta.com/articles/226755.htmhttps://technet.microsoft.com/zh-cn/library/h

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

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