摘要：
现在大家对爬虫的兴趣不断高涨，R和PYTHON是两个非常有力的爬虫工具。Python倾向于做大型爬虫，与R相比，语法相对复杂，因此Python爬虫的学习曲线会相对陡峭。对于那些时间宝贵，又想从网上获取数据的初学者而言，用R做爬虫是最好的选择，有三个原因：R语法相对直观，规则更加灵活；对于数据量不大的 阅读全文
摘要：
##搜狗细胞词库解析 ###一、 加载R包转换 library(rJava) library(Rwordseg) write.csv(as.data.frame(importSogouScel('wuliu.scel'))['dict.word'],'物流.csv') Dictionary: 物流词 阅读全文
摘要：
文本分词，就是对文本进行合理的分割，从而可以比较快捷地获取关键信息。例如，电商平台要想了解更多消费者的心声，就需要对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析，而文本分词是文本挖掘的重要步骤。R语言中，对中文分词支持较好的包有RWordseg包和jiebaR包，这里学习jiebaR包。 ###一 阅读全文
摘要：
文本分词，就是对文本进行合理的分割，从而可以比较快捷地获取关键信息。例如，电商平台要想了解更多消费者的心声，就需要对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析，而文本分词是文本挖掘的重要步骤。R语言中，对中文分词支持较好的包有RWordseg包和jiebaR包，这里学习jiebaR包。 ###一 阅读全文
摘要：
文本挖掘可以视为NLP（Natural language processing，自然语言处理）的一个子领域，目标是在大量非结构化文本中整理析取出有价值的内容。由于人类语言具有很高的复杂性，例如不同语言间语法不同，组成方式不同，还有语言种类的多样性，使得NLP是目前机器学习领域最困难的技术之一，里面的 阅读全文
摘要：
文本挖掘是从非结构化的文本信息中抽取潜在的、用户感兴趣的重要模式或知识的过程,可以把它看作数据挖掘或数据库中知识发现的延伸。对文本信息的挖掘主要是以数理统计学和计算语言学为理论基础,让计算机发现某些文字出现的规律以及文字与语义、语法间的联系。文本挖掘涉及多个学科领域,如信息检索、文本分析、信息抽取等 阅读全文
摘要：
现在大家对爬虫的兴趣不断高涨，R和PYTHON是两个非常有力的爬虫工具。Python倾向于做大型爬虫，与R相比，语法相对复杂，因此Python爬虫的学习曲线会相对陡峭。对于那些时间宝贵，又想从网上获取数据的初学者而言，用R做爬虫是最好的选择，有三个原因：R语法相对直观，规则更加灵活；对于数据量不大的 阅读全文
摘要：
###常用R语言包 ——数据处理：lubridata ，plyr ，reshape2，stringr，formatR，mcmc； ——机器学习：nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071，BayesTree，gafit，arules； ——可视化包：ggplot2， 阅读全文
摘要：
在R语言中可以读写的最基本的数据格式就是text，以及csv文件。用read.table()或者read.csv函数就可以，相应的写入函数是write.table(),write.csv()。对于其它的格式文件，R语言有相应的包支持，我们最经常用的xlsx格式需要导入library(openxlsx 阅读全文
摘要：
随着社会和经济的不断进步，现代物流业蓬勃发展，如何充分利用时间、信息、仓储、配送和联运体系创造更多的价值，是物流运作必须解决的问题。日益复杂的运输活动使得运输问题变得越来越庞杂，但是其核心思想仍然是实现现有资源的最优化配置。运输问题经常出现在计划货物配送和从某些供给地区到达需求地区之间的服务中，特别 阅读全文