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基于机器学习的新闻标题分类系统

环境配置： 首先要求：python 3.6 响应的库函数：TensorFlow，python-scapy train_url.py： 该文件主要包含的功能是实现对训练数据的加载以及处理，同时训练模型模块以及预测分析模块也在此 get_url.py: 该文件的主要功能是实现抓取数据包，同时将数据包中的URL解析出来 type.py： 该文件的主要功能是实现对攻击类型的判断 UI.py： 该文件是实现UI界面 Main.py： 主函数的执行入口

# 系统说明 本系统采用了计算机数据挖掘的方法，从互联网中收集整理了全国近300个城市的天气数据和近200个大中城市的空气质量基本数据。 对提高全国人民的身体健康进了微薄之力，也为了利用机器学习技术研究空气质量、大气情况等数据提供了一个思路。

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细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。防法/过程」提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。

针对目前互联网“富信息化”现象，提出了基于机器学习的网络热点话题预测的思想。该思想通过总结能尽量准确描述热点话题的一组特征，得到每篇新闻各自的特征向量，并针对大量近期已知是否热门的随机新闻样本内容进行聚类处理。基于健壮精准的分类算法，利用支持向量机将向量映射到高维空间达到分类目的。在机器学习过程中，采用大量试验的方法修改并完善特征向量的组成、度量及权重，最终达到准确作出热点话题预测的目的。

由于人们日益关注环境问题，尤其是空气污染，因此预测一天是否被污染对人们的健康至关重要。 为了解决这个问题，本研究基于大数据和机器学习模型对地面臭氧水平进行了分类，其中被污染的臭氧日为1级，非臭氧日为0级。本研究中使用的数据集来自UCI该网站包含休斯顿，加尔维斯顿和布拉索里亚地区的各种环境因素，这些因素可能会影响臭氧污染的发生[1]。 首先填充此数据集以进行进一步处理，然后进行标准化以确保每个特征具有相同的权重，然后将其分为训练集和测试集。 此后，在地面臭氧水平的预测中使用了五种不同的机器学习模型，并比较了它们的最终准确性得分。 总之，在Logistic回归，决策树，随机森林，AdaBoost和支持向量机（SVM）中，最后一个的最高测试分数为0.949。 这项研究利用相对简单的预测方法，并计算出预测地面臭氧水平的第一准确度分数。 因此，它可以为环保主义者提供参考。 此外，五个不同模型之间的直接比较为机器学习领域提供了确定最准确模型的见识。 将来，神经网络还可以用于预测空气污染，并且可以将其测试分数与之前的五种方法进行比较，以得出神经元网络的准确性。

基于机器学习的文本情感分类研究 详细算法文档，pdf格式，高清扫描版 >120页，内容比较详细，需要一定理论功底。

语音与唇动面部表情的同步是人脸动画的难点之一.综合利用聚类和机器学习的方法学习语音信号和唇动面部表情之间的同步关系,并应用于基于MEPG-4标准的语音驱动人脸动画系统中.在大规模音视频同步数据库的基础上,利用无监督聚类发现了能有效表征人脸运动的基本模式,采用神经网络学习训练,实现了从含韵律的语音特征到人脸运动基本模式的直接映射,不仅回避了语音识别鲁棒性不高的缺陷,同时学习的结果还可以直接驱动人脸网格.最后给出对语音驱动人脸动画系统定量和定性的两种分析评价方法.实验结果表明,基于机器学习的语音驱动人脸动画不仅能有效地解决语音视频同步的难题,增强动画的真实感和逼真性,同时基于MPEG-4的学习结果独立于人脸模型,还可用来驱动各种不同的人脸模型,包括真实视频、2D卡通人物以及3维虚拟人脸.