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一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法，决策树（Iris鸢尾花数据集），KNN（mnist手写数字数据集），朴素贝叶斯分类西瓜数据集，trec06c数据集垃圾邮件分类（spam），逻辑斯蒂回归，随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比，mnist中8和9的二分类，泰坦尼克号数据集。
☆181Updated 6 years ago
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- 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
- [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
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- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆100Updated 4 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
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 years ago
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- K-Means聚类分析算法Python实现，并以鸢尾花数据集为例进行聚类演示☆18Updated 7 years ago
- 利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性☆16Updated 4 years ago
- 利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析，参考：https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis☆90Updated 6 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
- 该资源为作者在CSDN的撰写Python数据挖掘和数据分析文章的支撑，主要是Python实现数据挖掘、机器学习、文本挖掘等算法代码实现，希望该资源对您有所帮助，一起加油。☆134Updated 4 years ago
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- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 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
- 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 last year
- 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☆240Updated 6 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆78Updated 2 years ago
- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 5 years ago
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- 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目☆193Updated last year
- 本科毕业设计的内容，社交媒体文本中的情感分析，运用了情感字典和机器学习的方法☆57Updated 7 years ago
- 为了通过影评数据反应电影《流浪地球》的口碑以及其造成热度，并核实网络水军恶意对其刷差评现象是否存在，本文利用猫眼PC端接口，通过控制时间参数，动态爬取了，《流浪地球》在2019年3月5日之前的54万余条影评数据。对这些数据进行预处理操作，特征处理，可视化分析后，引入了卷积神…☆27Updated 6 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
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