用R做review 的summary - DataSciences版 - 未名存档

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DataSciences版 - 用R做review 的summary

相关主题
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● 这样的数据怎么处理	● 讲座： SQL Server 2016 new features in SSAS
● random forest 有没有可能保证某几个变量一直被选上	● 急，xgboost prediction的问题
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● 如何证明某个feature 没用，分组的分布和总体分布相同	● Kaggle入门问题
● 怎么计算距离比较好？	● random forest/xgbclassifier的feature importance
● 问一个 feature 相关性问题	● 评估feature的预测能力
● 几个星期前看到一个3000 feature 的选重要variable的面试帖子，	● text mining中的relation extraction

相关话题的讨论汇总
话题: review话题: summary话题: liu话题: hu话题: 工作量

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p****r 发帖数: 46	1 想用R做online review的summary, 比如对一个review, 能找出它说的product features, 并且对每一个feature的评价是正面还是负面。也就是Hu and Liu (2004) 做的。有这方面现成的R package或code吗？大概搜了一下，没有找到。自己写看起来工作量不小
p****r 发帖数: 46	2 想用R做online review的summary, 比如对一个review, 能找出它说的product features, 并且对每一个feature的评价是正面还是负面。也就是Hu and Liu (2004) 做的。有这方面现成的R package或code吗？大概搜了一下，没有找到。自己写看起来工作量不小
b******g 发帖数: 88	3 NER 应该就可以，python 的nltk可以基本实现。如果做的复杂也许要用topic modeling方面的东西，看看lda/llda. 【在 p****r 的大作中提到】 : 想用R做online review的summary, 比如对一个review, 能找出它说的product : features, 并且对每一个feature的评价是正面还是负面。也就是Hu and Liu (2004) : 做的。 : 有这方面现成的R package或code吗？大概搜了一下，没有找到。自己写看起来工作量 : 不小

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相关主题
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● Life time value 推荐资料	● 几个星期前看到一个3000 feature 的选重要variable的面试帖子，
● 基于DS的startup究竟都申请些什么专利？	● 大家对于有很多value的categorical feature都怎么处理？
● 这样的数据怎么处理	● 讲座： SQL Server 2016 new features in SSAS
● random forest 有没有可能保证某几个变量一直被选上	● 急，xgboost prediction的问题
● data science 面试求教	● 问题：用VIF做feature selection

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