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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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java - これらの謎の文字は何ですか

これはプログラミングに関する質問ではないかもしれませんが、Google で答えを見つけることができませんでした。

現在、テキストマイニングタスクとデータクリーニングを行っています。私は、判読可能な形式ではない謎の文字に出くわすことがよくあります。

これらの文字は次&#x003b2のとおり&#x00025です。

これらはすべて特定のパターンで始まるため、Excel で読み取れないエンコーディングを表していると思います。

それらを変換する方法はありますか?これらの文字を削除する必要があるかどうかを判断するには、これらの文字の正確な意味を知る必要があります。

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token - マイニング報酬として Ethereum トークンを作成する

主にFrontier Webサイトの「ハウツー」を使用して、登録済みのイーサリアム「トークン」を作成できました。私はクラウドソーシング契約を進めて、世界で何か良いことをすることができる資金調達イベントになる資金を調達するつもりですが、それについては後で詳しく説明します. トークン作成テキストには、新しいトークンの機能を改善するための次の提案が含まれています。たとえば、現在のブロックを見つけた人に報酬を与えるトランザクションを作成することで、イーサリアム マイナーに報酬を与えることができます。

このコードをコントラクトに貼り付けるだけで、自然にエラー メッセージが表示されます。

Q: 未成年者に私のトークンの 1 つで報酬を与えることができるようにするには、何を微調整、入力、変更する必要がありますか? 採掘された新しいブロックごとに。ありがとうございました。

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r - 複数のファイルに対する R のテキスト マイニング - ファイル内の類似した単語のマイニング

私は最近、単一の CSV ファイルを選択し、R のテキスト マイニングを使用して、ファイル内で最も一般的に使用されている単語を見つける方法を学びました。今やりたいことは、R に複数の CSV ファイルを検索させることです (私の例では、5 つのファイルがあります)。 ) を選択し、各 CSV ファイルに含まれる類似の単語を選び出します。参考までに - 私の 5 つのファイルでは、「hieroglyphics」という単語を人為的に挿入しました。これを 5 つのファイルすべてで一致する単語としてコードで抽出できるようにしたいと考えています。ドキュメント。

以下のようにコードを設定しましたが、どうやって進めるか本当に苦労しています。誰でも助けることができますか?

よろしくお願いします。

ポール

PS拡張機能として(上記が一部の人にとって簡単すぎる場合!)-単語を含む5つのCSVファイルの数を引き出す方法はありますか?上記の例を続けると、「Egypt」という単語が 5 つの CSV ファイルのうち 4 つにしか含まれていない場合、R プログラムですべての単語を取り出して、「hieroglypics - 5」、「Egypt - 4」などと言うことができます。 5つのドキュメントすべて?

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r - 用語のリストを使用して用語マトリックスを文書化する

事前に識別された用語を使用して文書用語マトリックスを構築しようとしています。コーパスは変数 cname で識別され、事前に識別された用語を含むファイルが terms 変数に読み込まれ、リストに変換されます。以下のコードを実行すると、空の DTM が得られます。以下で使用しているコード。私が間違ったことについてのアイデアはありますか?ありがとうございました!!!

トム

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neural-network - 複数のニューラル ネットワークまたは出力層を備えたニューラル ネットワーク

出力に相関がある場合、出力層と複数のニューラル ネットワークのどちらが良いでしょうか? (糖尿病と肥満の相関は高いが、肥満と眼病の相関は低い)

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r - 予測を行わない単純ベイズ モデル (特異性は 0)。R での感情分析

Twitter の感情分析のためにデータセット (約 7000 エントリ) を分析しようとしています。ツイートがネガティブかどうかを予測するために、ナイーブ ベイズ モデルを使用しようとしています。混同行列には予測がなく、基本レートのみがあり、モデルが予測を行っていないことを意味します。予測を行うにはどうすればよいですか?removeSparseTerms パラメータを変更する必要があるかもしれません。ベイズが何も予測できない場合、このデータセットに使用するのに適した他のモデルは何ですか?