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NYT_kaggle:Kaggle竞赛15.071x-Analytics Edge(2015年Spring)
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2021-05-11
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预测哪些《纽约时报》博客文章将最受欢迎 Kaggle比赛(2015年4月13日至5月4日) 排名252/2923 R /主题建模/随机森林 是什么使在线新闻文章受欢迎? 诸如Google新闻之类的报纸和在线新闻聚合商需要了解哪些新闻文章将最受欢迎,以便他们可以区分新闻出现的顺序。 在本竞赛中,您将预测2014年9月至12月这段时间的《纽约时报》博客文章的受欢迎程度。 每天都会发布许多博客文章,《纽约时报》必须决定应精选哪些文章。 在这场竞赛中,挑战在于开发一种分析模型,该模型将帮助《纽约时报》了解使其流行的博客文章的功能。 内容 README.md :此文件 data.zip :数据集 raw_code/ :用于数据清理,主题建模和模型拟合的R代码。 final_code.R :最终代码,包括所有步骤 vis10 :主题建模输出的示例(下载并打开index.html) 资料说明 该
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NYT_kaggle-master.zip (14个子文件)
NYT_kaggle-master
Rdata
lda12.RData 505KB
lda10.RData 462KB
README.md 4KB
vis10
ldavis.js 52KB
lda.css 1KB
d3.v3.js 302KB
index.html 695B
lda.json 80KB
raw_code
Data_Cleaning.R 11KB
topic.modelling.R 4KB
exploratory_analysis.R 5KB
trees.R 4KB
final_code.R 9KB
data.zip 818KB
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leeloodeng
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