基于python和CNN算法实现微博情感分类，分4类：
0：喜悦
1：愤怒
2：厌恶
3：低落。
大致思路是利用CNN对已有的的词汇数据进行训练，然后利用模型在测试集上验证效果。环境配置：
windows10企业版(x64)+python3.6.8(x64)
nltk == 3.4.5
pandas == 0.25.3
numpy == 1.16.4
scikit-learn = 0.20.4
keras == 2.2.2
tensorflow == 1.9.0
jieba == 0.42.1
2021-04-26 11:04:55
83.78MB
pytorch-fcn
PyTorch实现。
要求
> = 0.2.0
> = 0.1.8
> = 6.1.5
安装
git clone https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git
cd pytorch-fcn
pip install .
# or
pip install torchfcn
训练
参见。
准确性
在10fdec9 。
模型
实作
时代
迭代
平均IU
预训练模型
FCN32
--
--
63.63
FCN32
我们的
11
96000
62.84
FCN16
--
--
65.01
FCN16
我们的
2021-04-07 20:57:12
816KB
1
自己写的和网上找的一些代码，都通过了蓝桥杯官网训练库100%。个人觉得多做题，然后掌握C++几个STL容器的用法，拿奖是没有问题的。
2021-04-06 16:35:20
49KB
1
win10+anaconda3+python3 mnist训练代码，解压后后运行src文件夹mniistdemo.py文件
2020-01-03 11:42:23
18.04MB
1
VS2010+opencv2.4.3利用HOG特征训练级联分类器，训练步骤网上有很多，这是训练代码，在属性-命令-命令参数中输入训练参数即可。
2019-12-21 22:03:49
18.27MB
1
在vs2010+opencv2.4.9运行环境，通过特征脸、PCA、LBPH三种方法分别训练生成了三个分类器，有训练源代码（加详细注释）和含有400张92*112人脸的数据库！
2019-12-21 18:52:46
64.12MB
1