转眼间已经工作了一段时间了，回想起2014年初学机器学习时的付出、艰苦和努力，感觉都是值得的。从现在往前看，我是沿着“计算机->统计学->数据分析->数据挖掘->机器学习->文本挖掘”的路径走过来的，我觉得这个思路还是属于比较传统的进阶方法，学习的内容有不少的冗余 ...

本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用 ...

一、文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。 二、文本挖掘步骤 1)读取数据库或本地外部文本文件 2)文本分词 2.1)自定义字典 ...

众所周知，由于缺乏意识和缺乏技术的能力，很多组织的数据都在睡大觉。数据包含这关于客户、伙伴和竞争对手的相关信息，对其进行挖掘，可以提高组织竞争力 在数据洪流（data deluge）面前，文本挖掘的价值是不言而喻的。因为它能够帮助我们减轻信息过载的问题。 什么是文本挖掘 从文本 ...

文本挖掘介绍 文本挖掘：“自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文本变化分析及网络挖掘等领域内容。对于文本处理过程首先需要有分析的语料（text corpus），然后根据这些语料建立半结构化的文本库（text database）。最后生成包含语频 ...

一个暑假回来到了该找工作的紧张时期了。不过项目还是要继续做嘛，╮(╯_╰)╭，放假前用python爬到了一些网页，也尝试着分了词。现在进入文本挖掘阶段吧。 R在数据挖掘和机器学习方面好似很方便，安了试试看。界面跟Matlab有几分相似呢……o(≧v≦)o ...

　　当我们尝试使用统计机器学习方法解决文本的有关问题时，第一个需要的解决的问题是，如果在计算机中表示出一个文本样本。一种经典而且被广泛运用的文本表示方法，即向量空间模型(VSM)，俗称“词袋模型”。 　　我们首先看一下向量空间模型如何表示一个文本： 　　空间向量模型需要一个“字典”：文本 ...

分词之后，便是创建文档-词条矩阵了。 本文便是针对于此。正式学习tm（text mining）包 数据读入 在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存 ...