duanzhiying / machine-learning-model
机器学习算法模型的知识图谱（思维导图）构建
☆60Updated 5 years ago
Related projects ⓘ
Alternatives and complementary repositories for machine-learning-model
- 深度学习基础学习以及工作项目☆21Updated 6 years ago
- 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘☆37Updated 8 years ago
- 《实体数据挖掘与知识图谱构建》一书的代码和实验数据。☆44Updated 9 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…☆53Updated 7 years ago
- 人工智能Python全栈工程师 人工智能时代已经来临，再不学习就会被淘汰！ python考试，已经被列为国家计算机二级考试 python课程，已经被浙江的中学列为必修课内容之一 python课程，已经被山东的小学列为选修课课程之一 零基础？ 怕啥，君社教育来帮你！ Pyt…☆97Updated 3 years ago
- 知识图谱☆29Updated 6 years ago
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆67Updated 9 years ago
- 基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。☆53Updated 8 years ago
- 金融反欺诈模型☆26Updated 6 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 6 years ago
- 个人实现的基于Django与semantic-ui的语言计算实验平台, 功能包括自然语言综合处理,词语计算,社会热点计算,人物计算,文学画像,职位画像等社会计算功能☆29Updated 6 years ago
- 知识图谱问答系统☆83Updated last year
- 经济责任审计知识图谱：网络爬虫、关系抽取、领域词汇判定☆122Updated 4 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- twitter用户画像☆32Updated 5 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆134Updated 6 years ago
- 数据挖掘领域十大算法代码实现☆58Updated 8 years ago
- 项目介绍： 智能交互金融智能聊天。具体实现用户在所有关于股票话题的智能问答。其中难点是问题 分类、数据预处理、参数提取。 ☆个人工作： 实现金融智能聊天,实现所有股票问题的精确回答。通过提取通用特征将5亿+条训练语料缩减为10w条，语料内存占用量从10G减少到2M，并将…☆61Updated 5 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆26Updated 6 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 5 years ago
- 基于Hadoop和Django开发的用户画像系统☆22Updated 6 years ago
- 医疗保险领域知识图谱☆127Updated 6 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆205Updated 5 years ago
- 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化及问答系统☆65Updated last year
- 自适应学习模型-应用于教育领域-知识图谱☆49Updated 6 years ago
- 针对手机评论数据的情感挖掘与分析项目，基于依存句法分析和情感词库提取特征词，并对特征词做情感极性预测标注。☆34Updated 8 years ago
- IT知识图谱☆24Updated 5 years ago
- 基于分布式爬虫，采集互联网公开来源的金融类新闻和文档类文本； 基于文本挖掘技术，进行无监督/半监督学习的数据ETL与特征工程； 基于金融数据挖掘技术，进行宏观经济分析，基本面分析与行业分析☆95Updated 6 years ago
- csdn用户画像的源码☆20Updated 7 years ago
- 组会ppt与论文--每一次的精心准备都值得留下记录😛☆145Updated 5 years ago