R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据
本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LASSO正则化作为一种统计方法来选择相关词语。最后，评估比较所有方法。 介绍 情感分析是自然语言处理（NLP），计算语言学和文本挖掘的核心研究分支。它是指从文本文档中提取主观信息的方法。换句话说，它提取表达意见的积极负面极性。人们也可能将情感分析称为 观点挖掘 （Pang a...
R语言NLP案例：LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据
介绍 Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon，并且Groupon每天都会向您发送包含该地区当天交易的电子邮件。如果您喜欢这笔交易，那么您可以立即从Groupon购买，并在餐馆/商店兑换。 数据 这些数据是从Groupon网站的纽约市区域获得的。网站外观如下所示： ...
R语言动量交易策略分析调整后的数据
用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。股票的动量，简单地说就是涨的还会接着涨，跌的还会接着跌；过去涨得越猛，未来涨的也就越猛；过去跌得越狠，未来也会跌的越狠。 下面，本文将尝试将动量策略应用于调整后的数据（历史价格，股息和拆分数据，以预测公司的未来或获得市场见解）： ...
R语言对推特twitter数据进行文本情感分析
美国调查公司盖洛普公司(Gallup poll found)民调显示，至少51%美国人不赞同总统特朗普的政策。据外媒报道，特朗普上任8天以来引发51%美国人的不满，42%美国人赞同新总统的政策。该项调查共有1500名成年美国人，误差为3%。 为了验证美国民众的不满情绪，我们以R语言抓取的特朗普推特数据为例，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。 找到推特...
R语言分段回归数据数据分析案例报告
原文：http://tecdat.cn/?p=3805 我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项。 读取数据 data=read.csv("artificial-cover.csv") ...
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析
主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。 潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。它将每个文档视为主题的混合体，并将每个主题看作是单词的混合体。这允许文档在内容方面相互“重...
R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图： plot(elect,type="l") ...
R语言区间数据回归分析
通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y) ...
R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化
R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。 高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 ...
R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据
我们通过对增量进行泊松回归，我们获得了与链梯法Chain Ladder方法完全相同的结果 > Y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 3209 1163 39 17 7 21 [2,] 3367 1292 37 24...
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