Als «text-mining» getaggte Fragen

Bezieht sich auf eine Teilmenge des Data Mining, die sich mit dem Extrahieren von Informationen aus Daten in Form von Text durch Erkennen von Mustern befasst. Das Ziel von Text Mining besteht häufig darin, ein bestimmtes Dokument automatisch in eine von mehreren Kategorien einzuteilen und diese Leistung dynamisch zu verbessern, um es zu einem Beispiel für maschinelles Lernen zu machen. Ein Beispiel für diese Art von Text Mining sind Spamfilter, die für E-Mails verwendet werden.

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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?

Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :(...

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Algorithmen für das Textclustering

Ich habe ein Problem damit, eine große Menge von Sätzen nach ihrer Bedeutung in Gruppen zusammenzufassen. Dies ähnelt einem Problem, wenn Sie viele Sätze haben und diese nach ihrer Bedeutung gruppieren möchten. Welche Algorithmen werden dazu vorgeschlagen? Ich kenne die Anzahl der Cluster im Voraus...

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Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist...

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Extrahieren Sie die informativsten Textteile aus Dokumenten

Gibt es Artikel oder Diskussionen zum Extrahieren von Textteilen, die die meisten Informationen zum aktuellen Dokument enthalten? Zum Beispiel habe ich einen großen Bestand an Dokumenten aus derselben Domäne. Es gibt Textteile, die die wichtigsten Informationen enthalten, über die ein einzelnes...

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Wie kann man Postanschriften Fuzzy Matching machen?

Ich würde gerne wissen, wie man Postanschriften vergleicht, wenn sich deren Format unterscheidet oder wenn eine von ihnen falsch geschrieben ist. Bisher habe ich verschiedene Lösungen gefunden, aber ich denke, dass sie ziemlich alt und nicht sehr effizient sind. Ich bin mir sicher, dass es einige...

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Ethisch und kosteneffiziente Skalierung von Datenproblemen

Nur wenige Dinge im Leben machen mir Spaß, strukturierte und unstrukturierte Daten aus dem Internet zu kratzen und in meinen Modellen zu verwenden. Mit dem Data Science Toolkit (oder RDSTKfür R-Programmierer) kann ich beispielsweise viele gute standortbasierte Daten mithilfe von IPs oder Adressen...

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Preference Matching Algorithmus

An diesem Nebenprojekt arbeite ich, um eine Lösung für das folgende Problem zu finden. Ich habe zwei Gruppen von Menschen (Kunden). Die Gruppe Abeabsichtigt zu kaufen und die Gruppe Bbeabsichtigt, ein bestimmtes Produkt zu verkaufen X. Das Produkt weist eine Reihe von Attributen auf x_i, und mein...

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Verwenden von Clustering in der Textverarbeitung

Hallo, dies ist meine erste Frage im Data Science-Stack. Ich möchte einen Algorithmus für die Textklassifizierung erstellen. Angenommen, ich habe eine große Menge an Text und Artikeln. Sagen wir etwa 5000 einfache Texte. Ich benutze zuerst eine einfache Funktion, um die Häufigkeit aller vier und...