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K-Means聚类算法及其改进
☆32Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for K-Means-improvement
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- 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 6 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆94Updated 6 years ago
- 基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法☆69Updated 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☆122Updated 6 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 4 years ago
- 用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法☆79Updated 7 years ago
- Python 实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆215Updated 6 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- K-Means is a clustering algorithm which is used for cluster analysis in data mining; it partitions the data set into k clusters. In this …☆11Updated 7 years ago
- 机器学习算法经典案例☆110Updated 4 years ago
- 分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例☆21Updated 5 years ago
- 整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。☆115Updated 7 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- 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
- 使用keras框架Embedding+LSTM对短文本分类-半监督☆16Updated 7 years ago
- 天池零基础入门NLP - 新闻文本分类☆19Updated 4 years ago
- 基于深度学习的文本分类聚类工具☆14Updated 7 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
- 文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘☆43Updated 5 years ago
- 提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…☆40Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago
- 使用scik-learn 实现k-means，KNN,SVM,贝叶斯，topic_extraction等算法，同时评估分类的准确率，召回率和F值。语料库是中文文本☆43Updated 7 years ago
- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)☆54Updated 7 years ago
- 聚类算法k-means的简单实现☆39Updated 6 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
- 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
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩☆45Updated 6 years ago
- 基于卷积神经网络参数优化的情感分析论文code☆62Updated 7 years ago