數據挖掘領域一直都非常的火。現在炒的非常熱的大數據，其實也是數據挖掘的一個應用而已，不管工程師用的是Hadoop還是其他平台，其實都是對一堆的數據進行分析，計算，然后得到我們希望得到的結果。所以我們可以知道，文本數據挖掘的必要性是因為信息技術，特別是網絡的頻繁使用，自媒體 ...

文本挖掘， 顧名思義，就是挖掘本文信息中潛在的有價值的信息。文本數據與數值數據的區別有三： 第一，非結構化且數據量大； 文本數據的數據量是非常之巨大的，一百萬條結構化數據可能才幾十到幾百兆，而一百萬條文本數據就已經是GB了。當然文本數據的數據量無法與每天的log數據相比 ...

： 　　最終得到包含文件路徑，文件內容，和每篇5個關鍵字的數據框 基於TF-IDF算 ...

文本挖掘是將文本信息轉化為可利用的數據的知識。　　 一、創建“語料庫” 語料庫（Corpus）是我們要分析的所有文檔的集合。 將現有的文本文檔的內容添加到一個新的語料庫中。 實現邏輯： 　　將各文本文件分類放置在一個根目錄下，通過遍歷讀取根目錄下所有子目錄中的所有文件， 　　然后將讀取 ...

Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...

定義：在大型數據存儲庫中，自動地發現有用信息的過程。 數據挖掘的一般過程包括以下這幾個方面： ...

Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

對於剛入門的數據挖掘小伙伴們，先要建立一個數據挖掘的流程概念。 首先，我們拿到相應的數據，這個數據有的是通過數據庫，利用hive或者SQL獲取你用於分析的數據；或者直接通過一些上游分析得到的數據(例如通過生物信息分析流程得到的初步結果)。 拿到數據之后，需要先對數據進行一個初步探索，需要去了解數據 ...