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基于餐饮评论数据的情感分析(主要涉及到短文分类,分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、Xgboost 进行情感值的二分类)
基于餐饮评论数据的情感分析(主要涉及到短文分类,分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、Xgboost 进行情感值的二分类) 本文主要通过情感分析来挖掘评论中有价值的信息。 获取所研究数据,即大众点评餐饮评论数据,通过分词去除停用词、词性标注等操作进行数据预处理,然后通过机器学习的方法来分析餐饮评论的情感极性,来进一步挖掘评论中有价值的信息。 使用python的结巴分词工具对中文文本进行分词。可用TF-IDF、词袋方法提取文本数据的特征。然后使用机器学习的方法进行文本分类,可以运用朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、随机森林等算法。查询了资料,考虑了速度、容错性、变量筛选能力、共性容忍度等因素,初步设想选用SVM算法。 ===》SVM算法优于NB 优于随机森林
2021-07-02 20:02:33
10.92MB
情感分析
朴素贝叶斯分类原理及Python实现简单文本分类
博客https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/72793254中的代码,Nbayes_lib.py,以及Nbayes.py
2021-07-02 12:29:08
2KB
文本分类
1
使用python进行朴素贝叶斯的数据分析,使用TF-IDF方法整理数据
使用python进行朴素贝叶斯的数据分析,使用TF-IDF方法整理数据
2021-07-02 11:02:43
13.27MB
python
TF-IDF
1
贝叶斯分类器实践及应用.zip
机器学习课程设计—贝叶斯分类器实践,内含源码及报告(包括应用实例)
2021-07-02 09:00:24
278KB
python
大作业
基于贝叶斯理论的人脸识别算法的研究
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
2021-06-30 20:42:03
2.47MB
人脸识别
贝叶斯网络
1
利用贝叶斯算法实现垃圾邮件分类
bayes.py为主体代码,利用终端输入python调用程序,代码中包含中文注释。也包含测试集与训练集。
2021-06-30 19:07:04
12KB
贝叶斯算法
机器学习
1
动态贝叶斯网络
动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN),是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络,因为DBN在任意时间点T,变量的值可以从内在的回归量和直接先验值(time T-1)计算。DBN是BN(Baysian Network)的扩展,BN也称作概率网络(Probabilistic Network)或信念网络(Belief Network)。
2021-06-30 18:42:52
29.49MB
BAYES
贝叶斯推断
贝叶斯网络
1
论文研究-基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型.pdf
针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属性权值的最优解,用获得的最优解构造贝叶斯分类器完成检测。其中,改进的粒子群是采用权衡因子方法更新其速度和位置公式,避免产生局部最优。两种算法的结合,既能解决传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题,同时也可以优化特征项间的强独立性问题。通过实验证实了该模型的实效性,提高了检测率。
2021-06-30 16:39:37
598KB
论文研究
1
Bayesian Linear Regression:这是一组做贝叶斯线性回归的MATLAB函数-matlab开发
这是一组用于进行贝叶斯线性回归的 MATLAB 函数。 派生也包括在内。
2021-06-30 13:47:04
932KB
matlab
1
hsimatlab代码-spgarch-bma:通过贝叶斯模型平均的半参数GARCH代码
hsi matlab代码Spgarch-bma “通过贝叶斯模型平均的半参数GARCH”代码。 数据 描述 本文的经验研究中使用的数据集包含对股票指数和单个股票的日末(EOD)百分比对数回报率的观察值:标准普尔500(SPX),富时100(FTSE),DAX,日经平均指数225 (Nikkei),恒生(HSI),Apple(AAPL),ARM(ARMH),Intel(INTC),Nvidia(NVDA)和SanDisk(SNDK)。 数据链接: MATLAB二进制文件(MAT)返回系列:。 单个资产的EOD返回序列存储在data_.mat ,其中是资产的缩写代码。 每个文件包含以下变量: D日期向量。 r返回。 注意:可以通过调用load函数(例如load('data_aapl.mat')将所有MAT文件直接加载到MATLAB中。 源代码 描述 所有源代码文件都在src目录下。 src下的子目录组织如下: garch与参数GARCH模型关联的功能。 spgarch与SP-GARCH模型相关的功能,以及真实和模拟的数据集。 ppr高级功能和保存的结果,用于生成“特
2021-06-28 15:24:46
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系统开源
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