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利用公开的安然财务和邮件数据集，利用 PCA 和特征选择分析处理缺失的数据，再通过朴素贝叶斯、决策树、SVM等机器学习构建筛选器，找出有欺诈嫌疑的安然员工
☆10Updated 7 years ago
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- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆30Updated 8 years ago
- 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☆121Updated 6 years ago
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 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 9 years ago
- 基于微博的数据挖掘与社交舆情分析☆216Updated 7 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
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 7 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆164Updated 6 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 6 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
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 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☆103Updated 6 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
- 基于用户行为的用户画像项目☆75Updated 7 years ago
- 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。目的是克服用户打分和评论不一致，实时对在线民宿的满意度评测，包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询 POI …☆430Updated 8 months ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆105Updated 7 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 years ago
- 网络舆情分析系统☆188Updated 9 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
- 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
- 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
- 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
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 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☆239Updated 6 years ago