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素质云笔记/Recorder... Research Area:多模态+计算机视觉舆情
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RFM模型及R语言实现

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费...

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知识图谱+Recorder︱中文知识图谱API与工具、科研机构与算法框架

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python︱微服务Sanic制作一个简易本地restful API

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python︱函数、for、if、_name_、迭代器、防范报错、类定义、装饰器、argparse模块

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R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包

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R语言之内存管理

在处理大型数据过程中,R语言的内存管理就显得十分重要,以下介绍几种常用的处理方法。 1,设置软件的内存

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;

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决策树之ID3、C4.5、C5.0等五大算法及python实现

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R语言︱常用统计方法包+机器学习包(名称、简介)

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利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val)+python使用已训练模型

快照的大用途:如果出了什么意外中断了训练,那真是天都要塌了,所以快照存储了训练的中间结果,这个设计真是人性化,当再次训练时,就可以从快照中恢复数据了。直接在最后...

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。

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笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)

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航空客户价值分析特色LRFMC模型——RFM升级

我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成,通过该模型识别出高价值客户。但该模型并不完全适合所有行业,如航空行业,直...

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R语言︱情感分析—词典型代码实践(最基础)(一)

(1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会...

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R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例)

笔者寄语:本文中大多内容来自《数据挖掘之道》,本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器...

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R语言︱逻辑运算

R软件包含两个逻辑值,TRUE和FALSE。在其他编程语言中也称为布尔值(Boolean values)。布尔向量就是充满着逻辑值的逻辑向量。那么有如何的应用呢...

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R语言︱集合运算——小而美法则

集合运算的一般规则如下: union(x,y) #求并集 intersect(x,y) #求交集 setdiff(x,y) ...

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R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签、词典与数据匹配等)

笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。

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R语言︱机器学习模型评价指标+(转)模型出错的四大原因及如何纠错

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢?

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R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

连接、搭建H2o环境(heo.init())——数据转换成h2o格式(as.h2o)——模型拟合(h2o.deeplearning)——预测(h2o....

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