最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的
随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫
撰写技术文章不仅是分享知识的重要方式，也是个人技术提升和职业发展的有力工具。以下是我在撰写技术文章过程中的一些经验和心得，希望能对你有所帮助。
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
同行评审或论坛的最大问题是网站上大量可用信息。很多时候对与他们一直在搜索的内容无关的评论数量感到沮丧。以Reddit为例，主页上有很多帖子。所有的信息杂乱都很难跟踪。
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，其中很多
来源：专知本文约700字，建议阅读5分钟深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题。 《数据科学家的统计基础:使用R和Python》是一本一学期或两学期的数学统计入门教材，供培养成为数据科学家的学生使用。它深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题，包括概率分布、描述性和推理统计方法以及线性建模。这本书假设有基本的微积分知识，所以演示可以集中在“为什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，与传统的“数理统计”教科书相比，这本书较少强调概率论，而更强调使用软件来实现统计方法和进行模拟来说明关键概
基于其特性带来的种种优势，Python在近年来的各大编程语言排行榜上也是“一路飚红”，并成为越来越多开发者计划学习的编程语言。如今，大家最迫切关心的是，该如何利用Python构建相应的技术体系以匹配到自己的实际业务中去？
我国互联网的发展道路与欧美不同，在内容的形式上，我们似乎实现了跨越式的发展——早早进入了移动互联网时代，直播和短视频等形式的内容成为了潮流，而文字形式的博客（blog）与声音形式的播客（podcast）则（逐渐）成为了小众。智能手机极大地改变了我们的上网习惯。
jupyter notebook 是个好东西，但是默认皮肤实在是看得人难受，最不能忍的是字号太小。感谢GitHub大神，提供了这款主题更改工具，网上很多人介绍了更换主题的方法。我还做了一些字号、字体等修改，现在舒服多了。另外，前面我写了一个系列的jupyter文章，很详细，有兴趣的小伙伴可以参考文章末尾的历史文章哦！
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从视觉上对文本进行情感分析。
关联规则是通过分析频繁使用的“如果/然后”模式的数据并使用条件 支持 和 置信度 来确定最重要的关系来创建的。支持表示项目在数据库中出现的频率。置信度表示发现if / then语句为真的次数。使用FP-Growth运算符之类的运算符来挖掘频繁的if / then模式。“创建关联规则”运算符采用这些频繁项集并生成关联规则。
不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib，Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用，对 Python 的其他库（比如 Numpy/Pandas/Scipy）有很好的支持。
情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论，例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
在电视剧领域，热播好剧的主题和题材趋势一直备受关注。为了揭秘这个秘密，我们将使用Python中的Pandas和Pyecharts库抓取爱奇艺热播剧的数据，并通过数据分析和可视化展示，带你一起探索最近热播好剧的主题和题材趋势。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html
随着互联网的迅速发展，万维网已成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网搜索引擎获取所需要的信息。
活动背景 Python, 全球4大流行语言之一，与Java, C, C++ 齐肩；应用几乎无限制，被广泛使用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发；地位超然， 在软件质量控制、开发效率提升、可移值性、组件集成、丰富的库等各个方面处于领先地位。 人工智能最佳编程语言 Python被称为是机器学习最优秀的语言。除了Google大获成功的AlphaGo采用了Python语言以外，Facebook也开源了人工智能编程工具PyTorch，这“两把火”奠定
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化，对口碑中的关键词进行分析，挖掘出消费者对汽车的评价和需求，为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。本文数据侠就使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。一起来围观吧~
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云提供的一站式日志服务平台，提供了从日志采集、日志存储到日志检索，图表分析、监控告警、日志投递等多项服务，协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控、日志审计等场景问题。
用VSCode编程是需要依赖扩展的。写python需要安装python的扩展，写C++需要安装C++的扩展。刚打开编辑器的时候，它一般会推荐一些扩展，你如果什么都不知道，可以先安装官方推荐的这些扩展：
我记得之前不仅写过图文教程，还专门委托研究生做了视频。于是我自己打开公众号往前翻，希望很快找到后，给他发送过去。
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题，已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会，进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础，这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
原作者：理查德·瓦勒潘（warepam）。小草编译。 推荐理由：实用。原文地址：https://medium.com/illumination/how-to-effectively-learn-data-science-in-2024-b3f508db4f67
2018 年 7 月，在 PEP 572（Python 改进提案） 被接受后的第三天，由于仍然不断面对着别人的质疑，反馈意见不断袭来，让这位一手缔造新的编程语言帝国的图灵奖获得者 Guido van Rossum 感到疲惫不堪，老头儿已经 62 岁，累了。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
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