使用NLTK进行情感分析 使用NLTK应用于不同数据集的情感分析算法 该存储库包含几个子项目，这些子项目是如何从不同的数据集中执行情感分析的示例。 每个文件夹包含一个不同的项目。 ##使用的工具和安装说明（Ubuntu）：### 1。 Python第一个示例已在Linux 64位体系结构下使用Python 2.7.9进行了测试。 但是，为了使用特定的“统计”包，需要使用Python3。 Python3已经随附了默认的Ubuntu安装，因此可以在终端上运行它： $ python3 Python 3.4.3 (default, Mar 26 2015, 22:03:40) [GCC 4.9.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> ### 2。 安装几个软件

matlab代码影响电影推荐 该资料库包含用Matlab编写的协作过滤推荐算法，该算法适用于。 MovieLens数据集 我决定要使用MovieLens数据集，因为它包含所有最新电影，所以我想自己尝试一下。 数据集已经整理好-我已经生成了新的电影ID以消除差距并更新了相应的评分，因此我可以在Matlab中更轻松地使用它们。 用户数：668 电影数量：10.329 评分的数量：105.339 每个用户平均评价158部电影 我使用了Coursera机器学习课程中的一些现有代码，主要用于计算成本函数。 参数 我了解到，调整以下参数会影响成本函数的值： 功能数量：较大的值可防止拟合不足 正则化：较大的值可防止过度拟合 模型将学习的特征数量会影响它将从数据集中收集多少信息。 我尝试在模型上使用30到60个功能。 使用50个特征来训练模型恰好是最合适的。 选择正则化参数lambda时，较小的值可能导致过度拟合或高方差。 当模型的成本函数值非常低，但不能很好地概括时，就是这种情况。 我尝试了从0.3到3.0的lambda值，使用1.0是最合适的。 测试？ 我通过插入一些我看过的电影并对他们的评分来评

movie 基于协同过滤算法的电影推荐系统 运行方式 1.创建一个application.properties文件，配置相关数据库信息，主要内容如下： hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver validationQuery=SELECT 1 jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc_username=username jdbc_password=password hibernate.hbm2ddl.auto=update hibernate.show_sql=tr

Large Movie Review Dataset

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电影流派分类器 使用多类分类算法和逻辑回归，根据剧情文本摘要对电影类型进行分类。<

movie_dialogue_clf:NLP分类器可根据对话预测电影类型

1、项目名称：Vision在线电影网站 2、项目描述： 基于Python语法和Django框架的在线电影播放网站,使用mysql数据库实现电影资讯的存储,并实现搜索电影、电影资讯以及后台电影的管理(实现电影增删改查)。 3、技术点:Python基础语法、Django开发、数据库开发。 4、具体功能： ①注册登录 ②模糊查询 ③播放页弹幕 ④后台管理 5、详细描述：https://blog.csdn.net/weixin_43846708/article/details/113941859

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