使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。(以Yelp审查为输入)资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征(而不是仅文本)利用“有用”信息(由yelp提供的属性)进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi
2024-05-28 20:19:57 1.52MB python lstm
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韩顺平时尚购物网全部代码+商城数据库(分享了)
2024-05-28 17:01:52 47KB 时尚购物网 代码
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磁链观测器 vesc中使用的方法。 已经移植到了自己的工程中,实现0速闭环启动。 代码、文档、仿真是一一对应的,方便学习。 送仿真模型
2024-05-28 15:11:47 122KB
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问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系,请分析蔬菜各 品类及单品销售量的分布规律及相互关系。 问题 2 考虑商超以品类为单位做补货计划,请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成 定价的关系,并给出各蔬菜品类未来一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日补货总量和定价策略, 使得商超收益最大。 问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限,商超希望进一步制定单品的补货计划,要求可 售单品总数控制在 27-33 个,且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2023 年 6 月 24-30 日的可售品种,给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略,在尽量满足市场对各 品类蔬菜商品需求的前提下,使得商超收益最大。 问题 4 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策,商超还需要采集哪些相关数据, 这些数据对解决上述问题有何帮助,请给出你们的意见和理由 完整的解题思路,完整的解题代码,全部包含
2024-05-28 08:34:36 37.47MB 数学建模
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c667x中断演示代码
2024-05-27 19:46:48 397KB
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memtest 4.20 源代码 在linux下编译。有兴趣到可以试试编译。
2024-05-27 18:34:23 201KB
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多目标,PHD状态估计matlab仿真代码
2024-05-27 11:17:22 13KB
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下载前必读!!!!!! 1.此代码是matlab代码,用的实例是Lorenz系统 2.此代码是图片格式,需要读者自行敲打键盘 3.若你们不想手敲键盘,我可代敲,具体私聊 其他说明: SP800-22测试是NIST发布的一项特殊出版物,目的是评估随机数生成器的质量和随机性。这些测试方法可以用于各种各样的随机性检测场景,并且是各种安全标准和规范的基础。 SP800-22测试提供了一系列统计测试和随机性分析,用于检查生成的随机数序列是否具有良好的统计特性和随机性。其中包括频次测试、卡方测试、最长序列测试、游程测试、秩测试等。
2024-05-27 11:13:15 2.79MB matlab
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
2024-05-27 09:34:37 26.51MB pytorch pytorch 自然语言处理 transformer
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