R语言really.big
时间: 2023-10-23 08:13:21 浏览: 49
`really.big` 是一个 R 语言中的包,它提供了一些处理大数据集的工具和函数。它的主要目的是帮助用户处理超过内存限制的数据集,因此它支持分布式计算和并行计算。 `really.big` 包中的函数和工具包括了数据的加载、转换、处理和可视化,以及一些统计分析和机器学习算法的实现。值得注意的是,`really.big` 包已经停止维护,因此在使用时需要注意其兼容性和稳定性问题。
相关问题
java.lang.IllegalArgumentException: The document is really a OOXML file
java.lang.IllegalArgumentException: The document is really a OOXML file 是Java中的一个异常,表示输入的文档不是一个有效的POI文件。通常这个异常会在使用POI读取或写入Office Open XML(OOXML)文件格式(如docx、xlsx)时出现。
可能导致这个异常的原因有很多,可能是文件格式错误,也可能是文件损坏或者是版本不兼容等问题。一般来说,解决这个异常的方法就是检查输入的文档是否符合要求,并确保使用了正确的POI版本。
R语言利用SVM对IMDB电影评论数据集进行情感分析的代码
以下是使用R语言中的e1071包对IMDB电影评论数据集进行SVM情感分析的代码示例:
```R
# 导入IMDB电影评论数据集
library(datasets)
data(imdb)
head(imdb)
# 数据预处理
library(tm)
corpus <- Corpus(VectorSource(imdb$text))
corpus <- tm_map(corpus, tolower) # 转换为小写
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers) # 去除数字
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation) # 去除标点符号
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english")) # 去除停用词
corpus <- tm_map(corpus, stemDocument) # 词干化处理
# 特征提取
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
dtm <- removeSparseTerms(dtm, 0.99) # 去除稀疏项
y <- imdb$sentiment
# 模型训练
library(e1071)
svm_model <- svm(x = dtm, y = y, kernel = "linear", cost = 1)
# 模型预测
new_text <- c("This movie is really bad", "I love this movie so much")
new_corpus <- Corpus(VectorSource(new_text))
new_corpus <- tm_map(new_corpus, tolower)
new_corpus <- tm_map(new_corpus, removeNumbers)
new_corpus <- tm_map(new_corpus, removePunctuation)
new_corpus <- tm_map(new_corpus, removeWords, stopwords("english"))
new_corpus <- tm_map(new_corpus, stemDocument)
new_dtm <- DocumentTermMatrix(new_corpus, control = list(dictionary = Terms(dtm)))
new_dtm <- as.matrix(new_dtm)
predict(svm_model, new_dtm)
```
这段代码中,首先导入IMDB电影评论数据集,并进行数据预处理和特征提取,得到文本数据的数值型表示。然后使用svm函数进行模型训练,并使用预处理后的测试数据进行情感分析预测。最终输出预测结果,其中1表示正面情感,0表示负面情感。
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