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100 条"中文微博文本的大数据挖掘:情感分析视角"搜索结果
中文微博文本的大数据挖掘:情感分析视角
史伟
互联网信息的情感分析技术:应用于中文微博文本挖掘。
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铁路文本大数据分析挖掘研究及应用
李平,杨连报
本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用,内容包括:绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。
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文本数据挖掘——基于R语言
黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据,在当今的大数据时代,其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件,对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章,内容包括:走进文本数据挖掘,R语言快速入门,字符串的基本处理,用好正则表达式,导入各类文本数据,对各类文本数据进行预处理,文本特征提取的4种方法,基于机器学习的文本分类方法,文本情感分析,文本可视化,文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
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R语言数据分析与挖掘(微课版)
谢佳标 编著
本书由浅入深,内容丰富。全书共11章,主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。
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Python大数据分析与挖掘实战(微课版)
黄恒秋 莫洁安 谢东津 张良均 苏颖
本书以应用为导向,将理论与实践相结合,深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识,以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇:基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识;案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
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大数据分析与挖掘
石胜飞
数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践,让你“小数据”上会“算”,“大数据”上“算得快”。
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Python数据分析与挖掘
杨玲
本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为系统地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块,并以此进行数据综合案例的分析;第5章介绍Matplot
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Python数据挖掘实战(微课版)
王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律,是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度,全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用,帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术,培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章,主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
本书共11章,分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识:实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
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数据挖掘
宋万清
本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法,主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂,注重基础知识、基本原理和基本方法,注重启发和引申,以培养学生独立思考和独立发现的能力。 本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材,也
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基于文献和新闻数据的“海上丝绸之路”文本挖掘研究
王婷婷
本书内容包括绪论;相关概念、技术与理论基础研究;LDA主题模型及其文献的量化综述研究;基于传统LDA模型的“海上丝绸之路”文献文本数据分析等共10章。
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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PowerBI数据挖掘与可视化分析
裴丽丽 编著
“人人都是数据分析师”系列,深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀,让你的数据“狂飙”。
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大数据时代的数据挖掘
李涛
(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。(2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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大数据:挖掘数据背后的真相
[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础,轻松掌握大数据。
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数据挖掘及其应用
李燕
随着互联网、云计算和人工智能等高科技信息技术的飞速发展,人类已迈入大数据时代,但很多时候我们会感到被数据淹没,却缺乏知识的困境,并没有“得数据者得天下”的能力,我们迫切需要从海量数据中,找到值得参考的样型或规则,转换成有价值的信息或知识,创造更多新价值,因此,数据挖掘成了我们提取数据信息的必要窗口。 本书共8章,主要介绍了数据挖掘的理论方法与实践应用,内容涵盖了关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析
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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册
李国庆 刘莹 庞禄申 等
本书以数据分析与挖掘思想为主线,深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例,具有很强的系统性、完整性以及落地性,可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书,读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法,也可以将其作为算法工具书查阅。
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数据挖掘——基于R语言的实战
张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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机器学习与数据挖掘
王璐烽
本书以项目实践作为主线,结合必需的理论知识,以任务的形式进行内容设计,每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤,读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务,从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识,模型评估与选择,回归、分类、聚类等机器学习算法,数据挖掘的基础知识,数据分析与应用,以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
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PhotoshopCS6平面设计实战从入门到精通(经典畅销版)
新视角文化行
怎么学习ps平面设计知识和应用技能?这129个实战讲解满足你。
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HTML5+CSS3+jQuery Mobile APP与移动网站设计从入门到精通
新视角文化行
本书全面、系统地讲解了HTML5、CSS3和jQueryMobile相关知识,并涵盖从Web界面设计到移动应用开发的各种技术和知识点,内容由浅入深,讲解通俗易懂,并在知识点介绍过程中配合大量案例进行讲解,以帮助读者提高实战技能。本书共19章,分为3个部分。第一部分是第1~7章,介绍了HTML5各方面的知识点,重点介绍了文本、图像、canvas元素、音频、视频和新型表单等内容;第二部分是第8~14章
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史伟
近年来,IgA肾病的诊断及治疗有很多进展,尤其是最近发表了众多关于IgA肾病治疗的随机对照试验研究结果,给IgA肾病规范治疗提供了更多的依据。本书在第1版的基础上,更新内容、总...
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