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基于postgresql+机器学习库MadLib的上海地区二手房价格预测及推荐)
☆25Updated 7 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☆122Updated 6 years ago
- 北京二手房房价分析和预测☆56Updated 7 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
- 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…☆54Updated 7 years ago
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 5 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。☆12Updated 7 years ago
- 网络舆情分析系统☆28Updated 5 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律,爬取70多万条2014年公开的发明专利,然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取,依照词频排序提取…☆108Updated 7 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
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆163Updated 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 7 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集 、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆46Updated 4 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆43Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 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
- 知识图谱初探,关系抽取,实体抽取,基于kb的问答,基于es的问答,知识图谱可视化☆60Updated 6 years ago
- 基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统/问答系统/对话系统☆56Updated 5 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆41Updated 8 years ago
- 一个基于SnowNLP的新浪微博评论情感分析工具☆52Updated 7 years ago
- 2017 DF,CCF大数据与计算智能大赛——“中印对峙事件舆情分析”赛题全网数据☆25Updated 7 years ago
- 春江水暖“鸭先知”,“鸭先知”是一个利用新闻文本做舆情分析的系统☆45Updated 4 years ago
- 京东评论情感分析模型,主要包括1、数据获取及探索性分析;2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆81Updated 6 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆188Updated 5 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆65Updated 9 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☆240Updated 6 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
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 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
- 文本聚类 k-means算法及实战☆55Updated 6 years ago