Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset 文件train.tsv test.tsv 有网可以自己下https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews
2021-10-27 21:20:40 1.9MB 数据集 Rotten Tomatoes
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奇异频谱分析 用于执行奇异频谱分析(SSA)的软件包 简单用法 下面的示例创建了一个具有两个强烈季节性成分的模拟信号。 主要输入函数是analyze(y,L) ,该函数返回趋势和季节成分。 y是要分解的信号, L是要用于内部嵌入的窗口长度。 using SingularSpectrumAnalysis, Plots # generate some data L = 20 # Window length K = 100 N = K * L; # number of datapoints t = 1 : N; # Time vector T = 20 ; # period of main oscillation y
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Sentiment-Analysis:情感分析系统,用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数,决策树,支持向量机,神经网络等不同的模型进行训练
2021-10-27 20:25:38 1.1MB 系统开源
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matlab股票预测代码股票市场分析 MATLAB 代码分析一家公司的股票价格并预测收盘价。 用于预测收盘价的算法有: (a) 卡尔曼滤波器 (b) 卡尔曼多元线性回归 用于分析股票趋势的算法 (c) 布林带 (d)。 Chaikin 振荡器输出 - 1. 图表显示股票收盘价的预测值和实际值以及布林带 2. Chaikin 振荡器图表 3. 卡尔曼和 MLR 滤波器的预测准确率 ----------- -------------------------------------------------- ---------------------- stock_analysis.zip 文件包含以下内容 - 1. 代码 (a)stock_analysis.m (b).kalman1.m (c) bollinger.m (d)multiple_linear_regress.market (e)。 chaikin.m (f).ma_filter.m 2. 数据 - 2 个 .mat 文件,包含股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量 (a) comp_1.mat 和 (b)comp_2.
2021-10-27 17:21:10 2KB 系统开源
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Signal Analysis,Papoulis 经典名著
2021-10-27 14:11:44 19.49MB 信号分析
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:globe_showing_Europe-Africa: xarray-spatial:Python中基于栅格的空间分析 :round_pushpin: 快速,准确的Python库,可进行栅格操作 :high_voltage: 可通过扩展 :fast-forward_button: 可通过扩展 :confetti_ball: 没有GDAL / GEOS依赖项 :globe_showing_Europe-Africa: 通用空间处理,面向GIS专业人员 Xarray-Spatial使用Numba实现了常见的栅格分析功能,并提供了易于安装,易于扩展的代码库来进行栅格分析。 安装 # via pip pip install xarray-spatial # via conda conda install -c conda-forge xarray-spatial 下载我们的入门示例和数据 一旦在环境中安装了xarray-spatial,就可以在终端中(环境处于活动状态)使用以下命令之一将我们的示例和/或示例数据下载到本地目录中。 xrspatial examples :下载示例
2021-10-27 13:59:43 25.83MB python xarray spatial-analysis numba
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Statistical Analysis with Missing Data ,second edition.
2021-10-27 10:59:09 2.57MB 书籍
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上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的日线数据(比如某一天发布的消息,在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息,反之则是
2021-10-27 10:54:26 5.39MB machine-learning text-mining webcrawling Python
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本书旨在用作研究生水平的教科书和技术参考。 重点是基本概念,分析技术和基本经验方法。 唯一的前提条件是有关傅立叶分析的入门课程。
2021-10-27 09:57:57 41.44MB 数学
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Python 代码,最好还是自己敲代码
2021-10-26 23:01:18 172KB Python
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