Text Mining with R pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...

大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...

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大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...

text mining本身的理論內容很少，主要在介紹作者開發的tidytext的R包，適閤對text mining已經有些瞭解的人。

text mining本身的理論內容很少，主要在介紹作者開發的tidytext的R包，適閤對text mining已經有些瞭解的人。

包寫的很好，作者經曆也非常傳奇。我第一次關注她的時候這本書纔是一個框架。作者是天體物理phd，畢業之後因為生孩子停職瞭一段時間，之後求職不順，想起瞭研究生搬磚常用的stack overflow，索性直接轉行。有段時間我個人主頁用的還是她的模版

看到友鄰標，也湊個熱鬧。如果不做媒體大數據分析的話，其實還是蠻不實用的。

非常好的一本小書，大概1個周末能讀完，簡潔扼要介紹瞭基本的文本處理概念，適閤入門，不囉嗦、而且提供瞭幾個完整的例子，很好學。 (1) 文本處理的處理概念：分詞 (tokenization), 可以分詞/詞組/句子來處理. (2) 分析方法：頻率，相關性，相對頻率 (tf-idf), 主題聚類 (lda方法), 情感分析 (通過關鍵詞匹配來做). 時間有限可以多看當中的圖，很好理解