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数据挖掘常用算法：关联分析Apriori算法，数据分类决策树算法，数据聚类K-means算法
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- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据 可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆121Updated 6 years ago
- 基于深度学习的新闻分类推荐系统（Spring Boot作为客户端，Keras作为服务端）☆50Updated 5 years ago
- 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
- 软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析（Web）☆124Updated 7 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析，利用用户潜在行为数据得出用户行为特征，采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征，采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征，采用K-Means聚类得出水军文本类别，结合用户行为特征，最终实现了对网络水军的识别。☆24Updated 5 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆67Updated 4 years ago
- 北京二手房房价分析和预测☆55Updated 7 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过…☆54Updated 7 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 11 months ago
- 毕业设计-主动学习推荐系统的实现☆36Updated 11 months ago
- 毕业设计--面向高考招生咨询的问答系统设计与实现☆96Updated 2 years ago
- 卷积神经网络（CNN）提取影评特征构建电影推荐系统，pytorch实现☆129Updated 7 years ago
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- AI项目（强化学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、自然语言处理、机器导航、医学影像处理）☆89Updated last year
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆79Updated 4 years ago
- 利用用户画像数据、物品元数据、用户行为数据为特征构建推荐系统，使用CB和CF算法做推荐召回，使用 Redis数 据库做缓存处理，结合机器学习LR算法推荐排序，达到粗排、精排效果，实现推荐引擎搭建。☆45Updated 4 years ago
- 1.解析爬取到的Json歌单数据，并进行数据预处理。 2.基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐。3.借鉴Word2Vec算法思想进行Song2Vec处理，实现基于物品的协同过滤歌曲推荐。 4.采用 TensorFlow实…☆39Updated 6 years ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 years ago
- 情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练☆34Updated 6 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆81Updated 6 years ago
- 基于 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序，是一个文本分类相关的应用，目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。技术栈：Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序，涉及爬虫、文本分类、Web …☆63Updated 6 years ago
- 房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右☆239Updated 6 years ago
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