【数据竞赛】Kaggle实战之特征工程篇-20大文本特征（上） / 四六文摘

tidytext是R语言的文本分析包,一般数据会整理为dataframe,每行都是由docid-word-freq组成.有一本R语言的文本挖掘书<Text mining with R>,知 ...

昨天做了一个德文数据的词频统计,发来的数据是word文件,如下 für mich ging es bei einem foto mit präsident erdogan nicht um polit ...

今天说3个函数,都是和单词有关的.分别是upper,lower,proper. upper:将一个文本字符串中的所有小写字母转换为大写字母,不改变文本中的非字母字符.小写转大写. lower:将一个文 ...

本文提出了一个端到端的关系提取模型GraphRel,使用GCN和Bi-LSTM编码器学习抽取命名实体及关系,考虑了线性和依赖结构,以及文本的所有单词对之间的隐式特征:通过端到端的实体.关系联合建模,同 ...

基于给定词语列表并统计词频,统计结果输出到csv中.有两种实现方法方法一:常规的统计给定关键词的词频思路: 第一步,整理好待查询query_words 第二步,新建一个csv文件,并且将query ...

ML之二分类预测:以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤+分类模型设计) 一.总体思路框架二.特征工程详细步骤(特征分析与特征处理) ...

作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉前言在之前的文章中,我们已经介绍过部分类别特征编码的内容,此处,我们将所有的内容进行整合为一个系列,我们不罗列过多的知识点,重点介绍在kaggle过往几 ...

ML之FE:利用FE特征工程(单个特征及其与标签关系的可视化)对RentListingInquries(Kaggle竞赛)数据集实现房屋感兴趣程度的多分类预测输出结果 RentListingInqu ...

ML之FE:结合Kaggle比赛的某一案例细究特征工程(Feature Engineering)思路框架 Feature Engineering思路框架 1.结合Kaggle比赛的某一案例细究Feat ...

ML之DataScience:基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析.特征工程.科学预测等)的简介.流程.案例应用执行详细攻略数据科学的任务(数据分析.特征工程.科学预测等 ...

ML之FE:利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测输出结果 1.数据集简介 Dat ...

ML之FE:对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理 Crawl:利用bs4和requests爬取了国内顶级某房源平台(2020年7月 ...

ML之FE:特征工程中常用的五大数据集划分方法(特殊类型数据分割,如时间序列数据分割法)讲解及其代码特殊类型数据分割 5.1.时间序列数据分割TimeSeriesSplit class TimeSe ...

这是一篇纯学习笔记,感觉回到了开发,难道要成为调包侠了吗? 数据挖掘5大流程获取数据数据预处理数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有:数据类型 ...

【数据竞赛】Kaggle实战之特征工程篇-20大文本特征（上）