summarization

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    有效的方式來總結測量/時間序列在給定的時間間隔php

    我有一系列的測量數據/時間序列在15分鐘的相同間隔。此外，我有一個給定的時間段（例如一天，當前周，月，年，（...），並且我需要按小時，天，月，（...）總結數值。 例如，總結所有上一個月的值按天計算 我的方法是在第一步中生成一個具有所需時間間隔的臨時數組，例如在PHP中（PHP不是必需的，我更喜歡Python或Javascript if它提供了一種快速的方法） $this->tempArray
    php arrays datetime summarization 2014-10-07

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    總結的文本文檔（多文檔即新聞）通過尋找事件

    尊敬的主席先生，紀念品 我想文本文檔（任何非結構化即新聞數據）的總結。我的第一個目標是在這個給定的文本數據中找到重要的事件，接下來的（第二步）基於這些事件我將選擇一些重要的事件（通過一些方法）。 請告訴我一些紙找到文本事件。（如果最新那麼會更好） 請告訴我一些文件，其中發現使用機器學習或軟計算的事件。 THANK YOU [email protected]
    machine-learning nlp stanford-nlp text-mining summarization 2014-03-27

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    算法：子字符串聚合，以確定相關信息

    我想要做一個聚合算法，將獲得基於用戶亮點的文本中最重要的元素。 假設你有具有，你必須選擇從文本k連拍字作爲「有關突出顯示」，其中1 < = K < = N。（k爲n的子串）的能力n個字文本 假設我們從這些k個高光中的10到10000的任意位置選擇，是否有任何算法可以確定最重要的信息？ 請考慮許多亮點會重疊，我們需要考慮這一點。我最好還是在javascript中尋找解決方案，因爲它是用於Chrome
    javascript algorithm aggregate summarization 2014-10-19

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    聚合超過2組

    我想了解如何聚合我的輸出。我創建了一些虛擬數據，這些虛擬數據近似於我的實際數據，即：數百個group1，group2的3個級別以及數十個驗證邏輯。道歉，如果這看起來很簡單，我已經狩獵和啄很多，不得不說，作爲R的新手，各種各樣的工具（申請家庭，ddply，聚合，表，重塑等）都是美妙的和有點嚇人:) #create data group1 <- paste("Group", rep(LETTERS[
    r plyr tapply summarization 2014-09-06

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    推廣我的同比季度增長代碼以適應不同的數據

    我已經寫出了一個適用於年復一年的季度增長率的代碼。但是，我的代碼只適用於我用來編寫代碼的數據。我希望能夠使用不同長度的數據運行整個代碼，而不必更改任何內容。 這裏是我的代碼： >lastyr<-tail(datan,horiz) #selects the last values from the original data >percentf<-((Arimab2f/lastyr)-1)*10
    r percentage summarization parameterization generalization 2014-09-10

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    在rails上做ruby計算Model.sum（）

    我有一個名爲Data的模型和一些名爲timestamp，value1和value2的列。我想用highstock chart來使用它。 之前圖表被印刷我想在其上一些計算： 總結VALUE1由VALUE2（值1 /值2）通過每天或每月或每年devided的結果，並把它在例如[[陣列timestamp_day，value1/value2]，[...]，...]。我可以做「時間戳分組」。但我總是在總結價
    ruby-on-rails ruby summarization 2014-02-24

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    R使用字符

    總結data.frame，我有一個由字符列和數字列組成的data.frame。現在我想計算數字列的平均值，並將結果附加到數據框的末尾。 class1 1 2 5 class2 2 3 6 class3 2 3 2 到 class1 1 2 1 class2 2 3 6 class3 2 3 2 mean 1.6 2.6 3 我colMeans試了，但這種衝突與字符列，我得到以下錯
    r summarization 2014-04-18

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    的MySQL集團按行

    我有一個表，看起來像這樣： Associate Pay_Code Hours Site Date Week Year Bill REG 8.0 US 3/3/2014 10 2014 Bill REG 8.0 US 3/4/2014 10 2014 Bill REG 8.0 US 3/5/2014 10 2014 Bill REG 8.0 US 3/6/2014 10 2014
    mysql sql group-by pivot-table summarization 2014-03-03

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    最有效的方法來創建一個天真的文本總結算法

    我正在構建一個簡單的天真文本總結算法。該算法是這樣工作的： 我的算法的第一步是刪除所有停用詞（stop words in English）。 在我的文本只包含具有實際含義的單詞後，我將查看每個單詞在文本中使用多少次以查找單詞的頻率。例如，如果使用「超級計算機」一詞5次，它將有frequency = 5。 然後，我要通過將sum of the frequencies of all words in
    c++ performance algorithm parsing summarization 2014-04-26

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    dplyr成語彙總（）已過濾組通過，並更換任何來港由於缺少行

    我整個銷售數據的數據框計算dplyr::summarize。 我做一個分組（S，D，Y），然後在每個組中，計算中間值和平均值爲5..43周，然後將它們合併回父df。變量X是銷售額。 X從來就不是NA（即df中沒有顯式的NAs），但是如果沒有S，D，Y和周的數據（如在，沒有銷售），那麼這些值將不會有任何行在df中（這意味着對於特定的一組參數零銷售量）。換句話說，在任何結構上缺少的行推諉X = 0（但
    r idioms na dplyr summarization 2014-05-02
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