餐馆评论分析 使用自然语言处理和单词袋进行特征提取，以分析在餐厅用餐的顾客的情绪，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 餐馆评论分析使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对在餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 自然语言处理自然语言处理是计算机科学，信息工程和人工智能的一个子领域，与计算机和人类语言之间的交互有关，尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 使用机器学习算法对分类进行分类，以分离不同的情感，以更好地了解商业环境

使用词袋模型（bow）和svm对字符图片实现多分类

matlab精度检验代码场景分类的空间金字塔匹配 在MATLAB中实现 该项目针对计算机视觉和图像处理类CSE573完成，所有必需的说明均包含在说明pdf文件中。 该系统使用“词袋”方法及其“空间金字塔扩展”将给定图像分类为8种场景。 以下是一些关键点： 该系统已使用来自8个场景的1600幅图像进行了训练，这些场景分别是art_gallery，computer_room，garden，ice_scating，library，mountain，ocean，ocean_court。 在总共160张测试图像中，它具有48.125％的正确分类图像的总体准确度。 整个实现代码在MATLAB文件夹中。 测试和培训数据位于数据文件夹中。

textclassify 利用bow（词袋特征）、tfidf、word2vec进行中文文本分类 下图为部分数据集 第一列为分类标签，第二列为文本数据，是关于七类文学作品的简介 requirements gensim sklearn bow accuracy=0.918533,precision=0.918528,recall=0.918533,f1=0.918515 tfidf accuracy = 0.931081, precision = 0.931091, recall = 0.931081, f1 = 0.931071 word2vec accuracy = 0.573359, precision = 0.565731, recall = 0.573359, f1 = 0.567236

针对室内环境中视觉同时定位与建图（simultaneous localization and mapping, SLAM）精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法。该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改进,采用octree方法转化点云,生成可用于导航的八叉树图,并进行改进前后词袋模型对比实验、数据集精度实验和实验室实测。结果表明,改进后的词袋模型相似度计算能力和区分度更强,SLAM算法在环境有回环和相机运动较慢的情况下,效果较好,可满足室内同时定位与建图及后续导航需求。

连续词袋（CBOW） NLP中使用深度学习经常使用连续词袋（CBOW）和Skip-gram模型。 给定目标词之前和之后的上下文词范围N，它会尝试预测当前（目标）词。 此代码是PyTorch教程在以下链接的Word Embeddings的“获取密集的词嵌入”中给出的练习的实现： https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html#getting-dense-word-embeddings 参考 有关单词嵌入的进一步研究，请阅读以下文章： 向量空间中单词表示的有效估计 word2vec解释：推导Mikolov等人的负采样词嵌入方法 单词和短语的分布式表示形式及其组成

bow词袋代码，包括k-mean，knn，sift

详细的词袋模型代码，用于图像检索等。用到了k近邻搜索，kmeans 算法等，注释清晰，利于学习交流。

学习词袋模型的简单明了的ppt，清晰介绍了词袋模型的来源、建立过程以及优点、不足。

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