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上传时间: 2021-11-22 20:06:27
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文件大小: 6.39MB
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文件类型: -
毕业设计
计算机
源码
基于AdaBoost算法的情感分析研究
此项目为本科毕业设计项目,目前已经没有时间更新了,文章、代码都有很多错误,大家借鉴一下思路就好,不要仔细研究
大学时没有好好学算法,毕竟那些树、图实在提不起兴趣,好在毕业设计选择了个机器学习算法,整了个还算是有点意思的项目,至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来,虽然感觉还是写得没有达到自己的预期,大部分也是参考别人的,有兴趣的可以下载看看吧。如果可以,希望能给个star或者fork奖励奖励
文本分类基本流程
运行环境
[anaconda:
3.5+]
本文项目流程
一、
使用微博应用获取微博文本,代码地址
二、
SVM初步分类(svm_temp.py)
三、
利用贝叶斯定理进行情感分析
四、
利用AdaBoost加强分类器
完整文档可以看doc
一、获取微博文本
二、SVM初步分类
三、使用朴素贝叶斯分类
四、AdaBoost
4.1
二分类AdaBoost
4.2
多分类AdaBoost
4.2.1
AdaBoost.SAMME
4.2.2
AdaBoost.SAMME.R