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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
☆25Updated 6 years ago
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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
- 简单的基于新闻语料的推荐算法实现☆21Updated 8 years ago
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- 北京二手房房价分析和预测☆56Updated 7 years ago
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- 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
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析☆35Updated 7 years ago
- 电商评论情感分析平台☆14Updated last year
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 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
- 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
- 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）☆125Updated 7 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
- 基于BOSS直聘“数据分析师”职位信息的爬虫实现、数据分析、数据可视化及机器学习预测与结果分析。☆89Updated 6 years ago
- 毕业设计-主动学习推荐系统的实现☆36Updated last year
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆46Updated 4 years ago
- 基于豆瓣影视数据(不完整)的影视大数据分析平台。爬虫（影视数据和用户数据），推荐系统（基于用户的协同过滤算法），后台（flask实现的简易后台）。☆34Updated 7 years ago
- 使用机器学习算法的电影推荐系统以及票房预测系统☆296Updated 4 years ago
- 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统☆42Updated 7 years ago
- 个性化新闻推荐系统，采用贝叶斯分类算法进行文本分类，具有用户兴趣记忆功能和语音交互功能。☆9Updated 8 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆43Updated 3 years ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 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
- 音乐推荐系统，python编写，涉及flask框架，scrapy爬虫，MySQL数据库，selenium，chrome driver，使用surprise库协同过滤算法☆87Updated 6 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
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 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
- 回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用 户信用分预测 为例，对比分析几类 常见的回归算法，包括：线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。☆17Updated 6 years ago