ho156 / Machine-Learning-Contest-CodeLinks
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。
☆38Updated 6 years ago
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- 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☆123Updated 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☆245Updated 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）☆68Updated 4 months 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…☆81Updated 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
- 金融反欺诈预测系统，技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆63Updated 3 years ago
- 数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘☆72Updated 9 years ago
- 北京二手房房价分析和预测☆63Updated 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
- 本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆39Updated 6 years ago
- 智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测☆40Updated 5 years ago
- vivo手机京东平台上评论信息的情感分析☆15Updated 6 years ago
- python数据分析与数据挖掘实例☆64Updated 2 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆39Updated 6 years ago
- 本项目是采用Python语言结合机器学习中的常用算法来对微博传播过程中的转发进行预测。☆14Updated 7 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
- 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。☆42Updated 3 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 7 years ago
- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试 记录和实际上线效果。☆112Updated 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）☆51Updated 5 years ago
- 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。☆107Updated 4 years ago
- 情感分析三分类☆30Updated last year
- 分析银行营销活动数据以预测客户有多大可能购买存款产品☆13Updated 5 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆79Updated 7 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆46Updated 4 years ago
- 微博情感分析，使用flask制作restful api，毕业设计衍生项目☆17Updated 8 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）☆126Updated 8 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☆58Updated 5 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆183Updated 5 years ago
- 毕业设计京东商品评论爬虫分析☆14Updated 6 years ago