Movie_Success_Prediction_Data_Mining:通过ML算法(朴素贝叶斯,支持向量机,决策树)基于IMDb数据预测电影成功-源码

上传者: 42109732 | 上传时间: 2021-05-11 20:09:35 | 文件大小: 2.63MB | 文件类型: ZIP
INSE6180 使用3个研究论文的数据挖掘算法实现。 该项目使用所有上述算法对从IMDb数据库获得的数据进行ML分析。 这些算法(朴素贝叶斯算法,决策树算法和支持向量机)在不同的数据集上效果最佳,但为了使它们更公平,已使用了新的IMDb数据库。 首先,对数据进行清洗,预处理,修剪然后整合,以便为分类器提供可能的最佳有意义数据。 考虑到要进行分析,分类器从头开始用Python语言编写了脚本。 最后,在已开发的分类器中进行分析,并进行比较研究。 队友:Gursimran Singh –40080981 Ufuoma Ubor-40072909 Darshan Dhananjay –40079241 Ashmeet Singh -40070369 V. Subramaniyaswamy,MV Vaibhav,RV Prasad和R. Logesh,“使用多元回归和SVM预测电影票房成功

文件下载

资源详情

[{"title":"( 19 个子文件 2.63MB ) Movie_Success_Prediction_Data_Mining:通过ML算法(朴素贝叶斯,支持向量机,决策树)基于IMDb数据预测电影成功-源码","children":[{"title":"Movie_Success_Prediction_Data_Mining-master","children":[{"title":"svm.py <span style='color:#111;'> 8.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tmdb_5000_movies.csv <span style='color:#111;'> 3.74MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CODE","children":[{"title":"knn_movie_success_prediction.py <span style='color:#111;'> 2.62KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".DS_Store <span style='color:#111;'> 6.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"svm_movie_success_prediction.py <span style='color:#111;'> 8.77KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"naivebayes_movie_success_prediction.py <span style='color:#111;'> 3.96KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.43KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":".DS_Store <span style='color:#111;'> 6.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"DATASET","children":[{"title":".DS_Store <span style='color:#111;'> 6.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"movies.csv <span style='color:#111;'> 3.74MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"reference_dataset_link.txt <span style='color:#111;'> 103B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":".idea","children":[{"title":"INSE6180.iml <span style='color:#111;'> 459B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"misc.xml <span style='color:#111;'> 288B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"vcs.xml <span style='color:#111;'> 180B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"modules.xml <span style='color:#111;'> 268B </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 39B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inspectionProfiles","children":[{"title":"profiles_settings.xml <span style='color:#111;'> 174B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true},{"title":"NaiveBayes.ipynb <span style='color:#111;'> 19.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.58KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明