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数值优化中常见的算法实现
☆9Updated 3 years ago
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- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 5 years ago
- python 基于新浪微博sdk的获取最新公共微博☆20Updated 5 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆81Updated 2 years ago
- 中文电影评论情感分类，pytorch实现Text-CNN。☆43Updated 5 years ago
- 对灰度图像添加高斯噪声和椒盐噪声,并使用字典学习和深层字典学习进行图像去噪☆17Updated 6 years ago
- 机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259☆56Updated 5 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- 利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析，参考：https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis☆92Updated 6 years ago
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- 使用5-6个模型（可以是knn svm 贝叶斯等等）用投票的方式做一个集成学习对MNIST数据集进行分类。☆24Updated 6 years ago
- 使用朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归、RF、XGBoost、LightGBM的方法实现垃圾邮件分类任务，博客链接：https://blog.csdn.net/ljx0951/article/details/106116944☆52Updated 2 years ago
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- 决策树分类（ID3，C4.5，CART）☆481Updated last year
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- 中文的情感分析任务：基于Bi-LSTM+Attention模型，对2万条中文影评数据进行情感分类。Chinese sentiment analysis task: Based on the Bi-LSTM+Attention model, sentiment classif…☆116Updated 3 years ago
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