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Data Mining con R: Text Mining con Twiter
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Domingo, 6 de noviembre de 2016. Text Mining con Twiter. El siguiente ejemplo utiliza texto de twitter clasificado previamente como POS, NEG o SEM para predecir si un tweet es positivo, negativo o imparcial sobre amazon. La técnica usada para representar el texto es bag-of-words. Donde se mide la aparición de la palabra y no su orden. Estos tweets fueron copiados de la cuenta pública de @amazon. El proceso general sigue estos pasos:.
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Data Mining con R: INDICE de Articulos
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Enviar por correo electrónico. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Entradas (Atom). Predecir Perdida de Clientes con Arbol de Decision. Regresion con Red Neuronal. Ver todo mi perfil. Tema Sencillo. Con la tecnología de Blogger.
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Data Mining con R: Visitas
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Estadisticas de Visitas al blog:. Enviar por correo electrónico. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Entradas (Atom). Predecir Perdida de Clientes con Arbol de Decision. Regresion con Red Neuronal. Ver todo mi perfil. Tema Sencillo. Con la tecnología de Blogger.
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Data Mining con R: Analisis de Componentes Principales
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Domingo, 3 de julio de 2016. Analisis de Componentes Principales. El Análisis de Componentes Principales (ACP o PCA en ingles) es una técnica de reducción de la dimensionalidad que busca extraer toda la información de un data set en unas pocas variables no correlacionadas entre si. Los componentes principales de un data set de dos variables seria algo así:. Otra forma de visualizarlo seria esta:. Que es la matriz de covarianza o co...
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Data Mining con R: Transformar variables usando Box-Cox
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Lunes, 28 de marzo de 2016. Transformar variables usando Box-Cox. Conceptualmente las transformaciones quedan así:. Y el data set queda así:. El script debajo sigue estos pasos:. 2 Luego de identificar la variable que no tiene una distribución normal, calcula el valor lambda donde elevando la variable a ese valor se obtiene una distribución normal, y crea una nueva variable con el prefijo "BoxCox ". Enviar por correo electrónico.
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Data Mining con R: Regresion con Red Neuronal
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Viernes, 25 de diciembre de 2015. Regresion con Red Neuronal. El siguiente script utiliza el package neuralnet para hacer una regresion y predecir el valor de viviendas (expresado en $1000), usando el data set Boston incluido en el package MASS. Para un mejor ajuste del modelo (es decir, para que la red aprenda mejor), se hace un preprocesamiento de los datos, donde se normaliza el data set, quedando asi:. Center = mins ,. Cambio" ...
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Data Mining con R: Binarizar variables continuas
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Domingo, 13 de marzo de 2016. El siguiente script transforma las variables continuas en múltiples variables binarias (0,1) que indican a qué cuartil pertenece la observación para cada variable. Esto para usar en algoritmos (como las redes neuronales) que aprenden mas rápido con datos binarizados. Usando el data set iris, conceptualmente queda así:. Select = Species ). Identificar variables a binarizar. Enviar por correo electrónico.
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Data Mining con R: Mapas con ggplot2 y ggmap
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Data Mining con R. Ejemplos de Data Mining con R. Data Mining con PYTHON. Domingo, 18 de octubre de 2015. Mapas con ggplot2 y ggmap. Algunos mapas creados con los packages ggplot2 y ggmap. CARGA LIBRERIA Y DATOS. Darken = .2. Alpha = 0.2. Buenos Aires, Argentina". Y = lat ). Alpha = 0.5. Buenos Aires, Argentina". Scale fill gradient (. Http:/ journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf. Https:/ rpubs.com/jiayiliu/ggmap examples. Enviar por correo electrónico. Regresion con Red Neuronal.
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