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Naive Bayesian algorithm for spam classification 朴素贝叶斯算法用于垃圾邮件分类
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- 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
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- python实现基于贝叶斯的简单垃圾邮件分类☆151Updated 9 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 2 years ago
- 基于卷积神经网络的猫狗识别 web 应用☆162Updated 2 years ago
- 朴素贝叶斯中文垃圾邮件分类器☆71Updated 9 years ago
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- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆56Updated 5 years ago
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- 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
- 爬取豆瓣电影官网上的前200条评论并进行情感分析，并且生成词云☆19Updated 4 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆101Updated last month
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- 数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)☆68Updated 5 years ago
- 机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…☆147Updated 4 years ago
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- Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)☆83Updated 5 years ago
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- 基于规则、基于朴素贝叶斯、基于逻辑回归进行文本情感极 性分析判断（酒店评论语料）☆32Updated 2 years ago
- 使用 flask + pyecharts 搭建的新冠肺炎疫情数据可视化交互分析网站平台，包含疫情数据获取、每日疫情地图、曲线图展示，数据统计分析、态势感知、确诊人数预测分析算法设计、NLP舆情监测等任务（部署在http://covid.yunwei123.tech/）☆334Updated 2 years ago
- 一个数据分析项目，利用 Pandas 库进行数据预处理，缺少值填充，利用sklearn 模块建模并对多种农产品价格进行预测☆26Updated 4 years ago
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