数学经典教材

情感分析（Python3） 目录 项目描述 挑战包括将Yelp，IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面； 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如，句子：“这部电影太可怕了！” 拥有负面情绪，而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务，我们将情感视为二进制：标签1表示句子具有正面情绪，标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件，代表三个不同的来源-Amazon，Yelp和IMDB。 任务是使用Yelp和IMDB数据作为训练集构建情感分析模型，并在Amazon数据上测试模型的性能。 每个文件都可以在输入目录中找到，并且包含1000行数据。 每行包含一个句子，一个制表符和一个标签-0或1。 技术领域 请参阅requirements.txt文件以获取完整的Pyth

Image Process and Analysis 英文版书籍

福布斯学院分析 使用：美国顶级大学排名的基本分析（福布斯，2019） 我将使用由福布斯（Forbes）编译的开源数据集，该数据集分析美国650强大学的排名。 该数据集提供了多个数据点的广泛而准确的视图，这些视图清楚地显示了这些大学提供的教育质量。 该数据集中提供了位置，排名，使用的补助金，学生/校友人数和学费。 我的目标是使用这些排名来深入了解被分析类别的机​​构（针对每个假设）所提供的总体价值。 将保持对公共机构与私人机构的特别关注。 将检查数据点之间的多重相关性以做出这些观察。 参考值将与学生及其家人作为听众进行研究。 学生及其家庭是大学的“客户”，我想提供可供参考的类别的学校可以参考的见识，以吸引这些客户。 该数据旨在用于吸引将来的学生使用某一类别机构提供的价值。 此数据旨在进行分类，而不是特定于机构。 本·史蒂文斯

Design and Analysis of Computer Algorithms：计算机算法设计与分析.ppt

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瑞利衰落matlab代码四通道分析matlab 该matlab代码通过QPSK调制分析了在不同SNR下的四个不同通道（1）AWGN（2）Rayleigh（3）Rician（4）Natagami BER。 运行此代码后，屏幕上将显示不同SNR下的动态星座图变化。 好吧，我在下面粘贴一些结果。 图。1。 小信噪比的四通道 图2。 中信噪比为四通道 图3。 大信噪比的四通道 注意：左上角的图是AWGN通道，右上角是Natagami通道，左下角是Rician通道，右下角是Rayleigh通道。 结果如下所示： 图4。 不同信噪比下的QPSK调制BER 结果分析 星座图分析 如图1-3所示，随着SNR的增加，图中的点变得更加紧凑和有序。 对于AWGN信道，它仅考虑一个直接信道，因此，随着SNR的增加，图中的点将位于四个点，分别为（1，i），（1，-i），（-1，i）和（ -1，-i）。 这四个点是QPSK的调制结果。 对于瑞利通道，它包含多通道，但不包含直接通道。 因此，由于诸如多通道时间延迟之类的多路径效应，该图将与AWGN相比旋转一个角度。 另外，由于模型中没有直接通道，因此平均信号功率将低

A Dynamic Analysis of the Dickson Charge Pump Circuit

软件需求分析英文课件：Chap 4 - Object Oriented Analysis.ppt