轉眼間已經工作了一段時間了，回想起2014年初學機器學習時的付出、艱苦和努力，感覺都是值得的。從現在往前看，我是沿着“計算機->統計學->數據分析->數據挖掘->機器學習->文本挖掘”的路徑走過來的，我覺得這個思路還是屬於比較傳統的進階方法，學習的內容有不少的冗余 ...

本挖掘典型地運用了機器學習技術，例如聚類，分類，關聯規則，和預測建模。這些技術揭示潛在內容中的意義和關系。文本發掘應用於諸如競爭情報，生命科學，客戶呼聲，媒體和出版，法律和稅收，法律實施，情感分析和趨勢識別。 在本篇博客帖中，你將會學習到如何將機器學習技術應用到文本挖掘中。我將會向你展示如何使用 ...

一、文本挖掘定義 文本挖掘指的是從文本數據中獲取有價值的信息和知識，它是數據挖掘中的一種方法。文本挖掘中最重要最基本的應用是實現文本的分類和聚類，前者是有監督的挖掘算法，后者是無監督的挖掘算法。 二、文本挖掘步驟 1)讀取數據庫或本地外部文本文件 2)文本分詞 2.1)自定義字典 ...

眾所周知，由於缺乏意識和缺乏技術的能力，很多組織的數據都在睡大覺。數據包含這關於客戶、伙伴和競爭對手的相關信息，對其進行挖掘，可以提高組織競爭力 在數據洪流（data deluge）面前，文本挖掘的價值是不言而喻的。因為它能夠幫助我們減輕信息過載的問題。 什么是文本挖掘 從文本 ...

文本挖掘介紹 文本挖掘：“自動化或半自動化處理文本的過程”，包含了文檔聚類、文檔分類、自然語言處理、文本變化分析及網絡挖掘等領域內容。對於文本處理過程首先需要有分析的語料（text corpus），然后根據這些語料建立半結構化的文本庫（text database）。最后生成包含語頻 ...

一個暑假回來到了該找工作的緊張時期了。不過項目還是要繼續做嘛，╮(╯_╰)╭，放假前用python爬到了一些網頁，也嘗試着分了詞。現在進入文本挖掘階段吧。 R在數據挖掘和機器學習方面好似很方便，安了試試看。界面跟Matlab有幾分相似呢……o(≧v≦)o ...

　　當我們嘗試使用統計機器學習方法解決文本的有關問題時，第一個需要的解決的問題是，如果在計算機中表示出一個文本樣本。一種經典而且被廣泛運用的文本表示方法，即向量空間模型(VSM)，俗稱“詞袋模型”。 　　我們首先看一下向量空間模型如何表示一個文本： 　　空間向量模型需要一個“字典”：文本 ...

分詞之后，便是創建文檔-詞條矩陣了。 本文便是針對於此。正式學習tm（text mining）包 數據讀入 在tm 中主要的管理文件的結構被稱為語料庫（Corpus），代表了一系列的文檔集合。語料庫是一個概要性的概念，在這里分為動態語料庫（Volatile Corpus，作為R 對象保存 ...