自然语言Text Classification Datasets标签：实用 学术基准来自论文 Zhang et al., 2015。这是有八个文字分类数据集组成的大型数据库。对于新的文字分类基准，它是最常用的。样本大小为 120K 到 3.6M，包括了从二元到 14 阶的问题。来自 DBPedia, Amazon, Yelp, Yahoo!，搜狗和 AG 的数据集。地址：https://
作者：chen_h 目前在自然语言理解问题中，字符级语言建模得到越来越多的关注。在这里，我简单地比较了一下字符级语言模型和词级语言模型。词级语言建模是指把词作为文本信息的最小单位。在语义空间中，单词就好像是空间中的一个节点。在这种情况下，通过 TF 技术或者主题模型技术或者词嵌入模型来生成特征向量或字矢量，每个单词都用一个数字或者一个矢量来表示，之后就可以像循环神经网络这样的模型进行训练。目前，
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2024-04-25 17:30:38
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大数据的发展已经使很多的企业认识到数据分析整合到企业决策中的重要性，但是很多企业的管理层看到了数据，但是可以真正使用数据整合决策中还只是少部分，很多企业并不能根据交易的信息或者用户的信息来生成持续的信息。因此语义分析就可以将这些数据变为可操作性，让数据挖掘往更加深入的方向发展。 第一、语义分析提升用户的体验 在金融行业开说，很多的金融机构都是需要将用户的需求和
目录1.加载数据2. 查看数据3. 数据类型转化3.1 批量转化变量为因子型3.2 插入缺失值4. 重命名列变量5. 创建新变量6. 删除列变量7. 列变量重排序8. 行观测重排序 8.1升序排列 8.2 降序排列8.3 缺失值排序9. 数据筛选子集9.1 筛选行数据9.2 筛选列变量10. 修改因子水平顺序11. 修改因子水平名称12. 连续变量转分类变量13.
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2023-06-16 20:21:22
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认识数据集的内在数据集的概念数据结构的类型1）标量2）向量3）矩阵4）数组5）数据框6）因子7）列表识别数据集结构的代码数据的导入数据的导出 数据的收集这是任何数据分析的第一步。同时，这也是学习R语言过程重要的入门环节。特别是初学过程，更多的是模仿学习。由于不理解数据结构，导致无法正确模仿数据格式并无法正常运行代码。因此，与大家分享R语言的基础内容：数据集概念，数据结构、数据输入及导出。
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2023-07-21 18:44:36
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作为现代的计算机科学和人工智能领域的重要技术分支，自然语言处理涉及到了语言学，数学，和计算机科学。自然语言处理和语言学的研究对象一样是自然语言，但是其侧重点在于自然语言通信计算机系统的实现，属于计算机科学研究范畴。同时，鉴于其研究过程中需要运用来自外界的知识，自然语言处理也被认为是解决人工智能的研究核心。在应用层面，自然语言处理是企业和开发者用于文本分析和挖掘的工具，现在已经在电商、金融、物流、文
语言模型：例如在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型能判断出前者大于后者的概率，我们就可以输出：“厨房里食油用完了”的文本序列，这就是语言模型要做的事。简而言之就是计算一个句子的概率的模型。给定一个句子或者文本序列S，S是由w1,w2...wk个词语组成，则它的概率可以表示为：P(S)=P(
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2024-05-23 15:59:38
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主要内容：一、 对数据缺失值进行处理在R语言中，处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤，通常采用以下方法： 识别缺失值： 在R中，缺失值通常用NA表示。你可以使用函数is.na()或complete.cases()来检测缺失值。删除缺失值： 如果缺失值很少，你可以选择删除包含缺失值的行或列。# 检查整个数据框中的缺失值
is.na(your_data_frame)
# 通过列查看缺失值
col
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2024-06-11 13:34:20
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虽然在用R时，为了避免内存消耗过大，常常用向量化来替代循环，但在实践中这种做法并不会时时都起作用，因此熟练运用循环还是很重要的。下面举个例子来说明如何用循环来作图。 1、数据集介绍 鸢尾花（iris）是数据挖掘常用到的一个数据集，包含150种鸢尾花的信息，
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2023-06-21 18:07:30
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# 如何翻译R语言数据集
在数据科学和数据分析中的一个关键步骤是对数据进行适当的翻译和转换。R语言是一个强大的统计计算和绘图工具，翻译数据集可以帮助我们理解数据的结构、内容及其含义。本文将详细介绍如何使用R语言翻译数据集，包括数据处理的步骤、代码示例以及具体的操作流程。
## 一、什么是数据集翻译？
数据集翻译通常涉及以下几个方面：
1. **变量名转换**：将变量名翻译成可读性更高的形式。
原创
2024-10-23 06:03:21
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### 临床预测模型数据集划分的流程
为了实现临床预测模型数据集的划分，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 加载数据集 |
| 步骤二 | 数据清洗和预处理 |
| 步骤三 | 数据集划分 |
| 步骤四 | 模型训练和评估 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做的操作以及相应的R语言代码。
#### 步骤
原创
2023-10-21 09:21:16
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R语言中用于存储数据的结构有：标量、向量、数组、数据框和列表。在R中，对象是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至图形。因子（factor）是名义型变量或有序型变量。1.数据结构向量向量是用于存储数值型、字符型或逻辑性数据的一位数组。函数c()可以用来创建向量。标量是只含有一个元素的向量。已定义的向量对象加上方括号，在方括号中给定元素所在的位置的数值，就可以访问向量中该位置的元
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2024-01-09 16:25:00
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写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
R语言与数据分析练习：创建和使用R语言数据集&数据的导入导出实验一 创建和使用R语言数据集一、实验目的：了解R语言中的数据结构。熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。二、实验内容：1、向量的创建及因子的创建和查看有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1 以 及他们各自所在地的州名。州名为：tas, sa,
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2023-08-27 23:08:17
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一、背景在现实背景中，我们的数据集往往存在各种各样的问题，如果不对数据进行预处理，模型的训练就无法开始。在对数据进行预处理阶段我们往往要解决一下问题数据中存在缺失值连续特征是否要离散化离散特征的编码特征量纲不同，不具可比性二、缺失值处理由于各种各样原因，现实中的许多数据集包含缺失数据，这样的数据是无法直接用于训练的，因此我们需要对缺失值进行处理。最简单粗暴的方法就是把含有缺失值的样本丢弃，这样可以
原标题：如何用R进行数据展现？且看使用iris数据可视实例iris数据的详细介绍如下：首先，要查看iris数据集的大小和结构，其维度和名称分别使用函数dim 和names获取，函数str 和attributes返回数据的结构和属性。dim(iris)names(iris)str(iris)attributes(iris)接下来，查看数据的前五行，返回第一和最后一行，使用head和tailiris[
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2023-08-21 11:36:07
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前言数据框塑型因子水平塑型变量塑型 长/宽数据塑型
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前言 绘制统计图形时，半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上。因为在把数据送进绘图函数前，还得将数据框转换为适当格式才行。
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2023-06-25 08:48:54
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分类模型评价一般有以下几种方法：混淆矩阵(Confusion Matrix)、收益图(Gain Chart)、提升图(Lift Chart)、KS图(KS Chart)、接受者操作特性曲线(ROC Chart)。“分类模型评价与在R中的实现”系列中将逐个介绍。本篇介绍最基础的混淆矩阵。一、混淆矩阵简介混淆矩阵将分类预测结果与实际目标进行比较，并汇总成NXN列联表（N为分类类型数）。以二元分类为例：
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2023-08-21 11:03:00
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本文目录如下数据框合并拼接合并merge合并计算并增加行列汇总计算分组计算融合重铸融合重铸的应用拆分合并列载入包library(dplyr) # 高速处理数据，取代R自带的一些函数，代码简单易记
library(tidyr) # 提供一些其他功能
library(reshape2)本文使用这三个包较多，如果对这几个包不再了解，建议先看一看dplyr包5个主要函数tidyr包中四个主要函数resha
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2023-09-14 10:30:50
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在R语言中有一些关于教育诊断的一些包,我试着进入R包的CRAN,进行关键词检索,找到我想要试玩的那些教育数据挖掘(或许叫教育诊断更为恰当),我搜索的关键词有Item Response Theory(项目反应理论), Knowledge Space(知识空间), education.首先,我要试玩的是kst(Knowledge Space Theory),kst的基本思想是一个学生对某领域知识的掌握
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2024-04-02 07:08:53
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