
Xây dựng kiến thức cơ bản về lập trình R
coco
Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.
입문
R
Đây là bài giảng trong đó bạn sẽ tìm hiểu các từ khóa/wordcloud/phân tích tình cảm/mô hình chủ đề hàng đầu của văn bản thông qua R.
302 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn

Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
Hyejin Kwon
Thực ra, thật tuyệt khi được luyện tập cùng nhau. Khi tôi vẫn còn thiếu kinh nghiệm, thật khó để làm theo. Tuy nhiên, tôi nghĩ sẽ rất tốt nếu xem đi xem lại. Tôi nghĩ đó là một bài giảng quan trọng vì không có nhiều nơi bạn có thể nghe phân tích văn bản tiếng Hàn, đặc biệt là phân tích chủ đề và tình cảm, trực tuyến. Tôi nghĩ nếu bạn xem lại một lần nữa, bạn sẽ hiểu rõ hơn một chút và có thể tự mình sử dụng mã. Thật tuyệt khi họ đã cung cấp trước cho tôi tất cả mã.
5.0
아쿠아라이드
Là một người nghiên cứu R machine learning và áp dụng nó vào công việc, Hiểu các khái niệm máy học tổng thể, không chỉ khai thác văn bản, Và nó thực sự hữu ích trong việc cải thiện kỹ năng viết mã R. Có thể đạt được cả ứng dụng thực tế và cải thiện kỹ năng cùng một lúc Có thể nói đây là khóa học tiết kiệm chi phí tốt nhất. Bài giảng cuối cùng, LDA, hơi khó, nhưng... Nếu có nhu cầu phân tích tương tự trong tương lai Tôi nghĩ tôi có thể áp dụng nó trong khi xem lại bài giảng~~ Để cung cấp các bài giảng chất lượng cao với giá cả rất phải chăng. Cảm ơn người hướng dẫn rất nhiều... Hẹn gặp lại bạn ở bài giảng tiếp theo.
5.0
DT로
Khi thực hiện báo cáo và nhiệm vụ, tôi phân tích từ khóa và sắp xếp chúng thành những từ khóa quan trọng. Đó là một lớp học hay để tìm hiểu về các yếu tố số trong học máy thông qua phân tích cảm xúc. Khuyến khích.
Cách thực hiện phân tích hình thái
Trích xuất từ khóa hàng đầu
Cách vẽ wordcloud đẹp
Phân tích tình cảm
Mô hình hóa chủ đề (LDA)
Trong biển dữ liệu đang đổ về
Hãy cùng tạo ra một số thông tin giống như viên ngọc quý! 💎
Khai thác văn bản là một quá trình khai thác dữ liệu phi cấu trúc. Khai thác bao gồm việc trích xuất các khái niệm có ý nghĩa thống kê và trích xuất thông tin thông qua các mẫu hình bên trong chúng. Khai thác văn bản đề cập đến việc khai thác dữ liệu phi cấu trúc như video, tin nhắn và thông tin vị trí . Tuy nhiên, dữ liệu phi cấu trúc thiếu định dạng xác định, khiến việc thu thập dữ liệu trở nên khó khăn.
Trong bài giảng này, bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu phi cấu trúc, một vấn đề ngày càng trở nên quan trọng do sự phát triển của mạng xã hội!
Tìm hiểu về KoNLP, một công cụ phân tích hình thái, trích xuất các từ khóa hàng đầu và tạo đám mây từ.
Tìm hiểu cách xây dựng từ điển của riêng bạn để thực hiện phân tích tình cảm và cách thực hiện bằng cách sử dụng phân tích hồi quy (học máy).
Phân tích cảm xúc là một quá trình định lượng thông tin chủ quan, chẳng hạn như cảm xúc hoặc ý kiến, chứa trong văn bản, dựa trên từ ngữ và ngữ cảnh . Phân tích cảm xúc cũng được sử dụng tích cực trong kinh doanh, chẳng hạn như thu thập và khai thác ý kiến của người tiêu dùng về sản phẩm và dịch vụ. Phân tích cảm xúc cũng là một loại công nghệ khai thác văn bản.
H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
Khóa học này yêu cầu bạn phải có hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ R. Những ai đã học khóa "Giới thiệu về Thu thập dữ liệu Web với R" sẽ thấy khóa học này rất dễ hiểu.
Khóa học này dành cho ai?
Bất kỳ ai muốn khai thác văn bản bằng R
Những người đã tham gia khóa học bò
8,390
Học viên
509
Đánh giá
136
Trả lời
4.4
Xếp hạng
20
Các khóa học
Tôi là một người thất nghiệp vẫn đang tiếp tục học tập, sau khi tốt nghiệp cử nhân chuyên ngành Thống kê và nhận bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Công nghiệp (Trí tuệ nhân tạo).
Giải thưởng
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 6: Phát triển thuật toán dự đoán người dùng rời bỏ trò chơi / Giải thưởng NCSOFT (2018)
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 5 - Phát triển thuật toán dự đoán người nợ quá hạn khoản vay / Giải thưởng của Chủ tịch Hiệp hội Xúc tiến Công nghệ Thông tin và Truyền thông Hàn Quốc (2017)
ㆍ Cuộc thi Big Data Thời tiết 2016 / Giải thưởng của Viện trưởng Viện Thúc đẩy Công nghiệp Khí tượng (2016)
ㆍ Phát triển thuật toán dự đoán gian lận bảo hiểm tại Big Contest lần thứ 4 / Lọt vào vòng chung kết (2016)
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 3: Phát triển thuật toán dự đoán trận đấu bóng chày / Giải thưởng của Bộ trưởng Bộ Khoa học, Công nghệ thông tin và Hoạch định tương lai (2015)
* blog : https://bluediary8.tistory.com
Lĩnh vực nghiên cứu chính của tôi là khoa học dữ liệu, học tăng cường và học sâu.
Hiện tại tôi đang thực hiện việc thu thập dữ liệu (crawling) và khai phá văn bản (text mining) như một sở thích :)
Tôi đã phát triển một ứng dụng có tên là Marong, sử dụng kỹ thuật crawling để thu thập và hiển thị những bài viết phổ biến từ các cộng đồng trực tuyến, và
Tôi cũng từng thu thập danh sách các quán ăn ngon và blog trên toàn quốc để tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn :) (nhưng rồi cũng thất bại thảm hại..)
Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các nhà hàng và blog ẩm thực trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn và blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn cũng như các bài blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn và blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tất cả
13 bài giảng ∙ (4giờ 10phút)
Tài liệu khóa học:
1. định hướng
06:06
Tất cả
11 đánh giá
4.3
11 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Thực ra, thật tuyệt khi được luyện tập cùng nhau. Khi tôi vẫn còn thiếu kinh nghiệm, thật khó để làm theo. Tuy nhiên, tôi nghĩ sẽ rất tốt nếu xem đi xem lại. Tôi nghĩ đó là một bài giảng quan trọng vì không có nhiều nơi bạn có thể nghe phân tích văn bản tiếng Hàn, đặc biệt là phân tích chủ đề và tình cảm, trực tuyến. Tôi nghĩ nếu bạn xem lại một lần nữa, bạn sẽ hiểu rõ hơn một chút và có thể tự mình sử dụng mã. Thật tuyệt khi họ đã cung cấp trước cho tôi tất cả mã.
Đánh giá 12
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Là một người nghiên cứu R machine learning và áp dụng nó vào công việc, Hiểu các khái niệm máy học tổng thể, không chỉ khai thác văn bản, Và nó thực sự hữu ích trong việc cải thiện kỹ năng viết mã R. Có thể đạt được cả ứng dụng thực tế và cải thiện kỹ năng cùng một lúc Có thể nói đây là khóa học tiết kiệm chi phí tốt nhất. Bài giảng cuối cùng, LDA, hơi khó, nhưng... Nếu có nhu cầu phân tích tương tự trong tương lai Tôi nghĩ tôi có thể áp dụng nó trong khi xem lại bài giảng~~ Để cung cấp các bài giảng chất lượng cao với giá cả rất phải chăng. Cảm ơn người hướng dẫn rất nhiều... Hẹn gặp lại bạn ở bài giảng tiếp theo.
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 10
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã đăng ký và đang tham gia bốn bài giảng của người hướng dẫn. Nó rất hữu ích trong việc hiểu việc khai thác văn bản và phân tích tình cảm với R. Tuy nhiên, điều đáng tiếc là việc sao chép mã trong khi tự viết mã và quay đi quay lại trên màn hình thực thi sẽ gây mất tập trung. Sẽ rất tốt nếu người hướng dẫn có thể giải thích sau khi chỉnh sửa. ^^
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đây là một bài giảng rất hay!! Tôi muốn nghe lại bài giảng của Coco haha. Tôi chắc chắn cũng muốn nghe bài giảng tiếp theo.
Cảm ơn bạn luôn luôn cho những đánh giá tốt. Tôi hy vọng nó có ích :)
911.091 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!