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  1. Movie_Reviews_Classification:使用情感分析将电影评论分为正面还是负面-源码

  2. 电影评论分类 使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面 情绪分析 情感分析是指使用自然语言处理（NLP），文本分析和计算来系统地提取，识别信息并将其分类为特定类别。 该项目使用python sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是python scikit学习库下的一组监督ML算法。 他们使用特征矩阵（所有因变量的向量）来预测类变量（特征矩阵中每一行的输出）。 这些算法的前提是所有特征彼此独立并且具有同等重要性。 在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. Movie-review-classification:使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面-源码

  2. 电影评论分类 使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面 情绪分析 情感分析是指使用自然语言处理（NLP），文本分析和计算来系统地提取，识别信息并将其分类为特定类别。 该项目使用python sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是python scikit学习库下的一组监督ML算法。 他们使用特征矩阵（所有因变量的向量）来预测类变量（特征矩阵中每一行的输出）。 这些算法的前提是所有特征彼此独立并且具有同等重要性。 在

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  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：229mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. msds621：旧金山大学的MSDS621课程笔记，机器学习简介-源码

  2. MSDS621机器学习简介 “我们相信上帝； 其他所有带来数据。 ” —归因于W. Edwards Deming和George Box 本课程向学生介绍表格/结构化数据的机器学习的关键过程，模型和概念，例如： 数据清理 处理丢失的数据 基本特征工程 功能选择 模型实施 模型训练 模型评估 模式解释 我们将深入研究一些关键模型，而不是提供广泛而肤浅的模型概览。 作为本课程的一部分，学生将通过梯度下降，用于文本情感分析的朴素贝叶斯模型，决策树和随机森林模型，通过正则化实现线性和逻辑回归。 自己

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：weixin_42102401

  1. 朴素贝叶斯情感分析-源码

  2. 每个毫升医生的第一个入门项目 此示例是一个基本的朴素贝叶斯应用程序，twitter的数据示例被标记为负数和正数

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：weixin_42134240

  1. 课程自然语言处理专业化-源码

  2. 课程自然语言处理专业化 这是我针对上述课程的作业的答案。 如果您确实受困并且没有人可以帮助您，请使用它作为参考。 最好自己尝试并学习，而不是从别人那里复制。 首先查找“讨论论坛”或“ Slack”，然后尝试。 课程1-具有分类和向量空间的自然语言处理 第一周-使用Logistic回归进行情感分析 第二周-朴素贝叶斯的情感分析 第三周-向量空间模型 第4周-机器翻译和文档搜索 课程2-使用概率模型的自然语言处理 第一周-自动更正

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_42133899

  1. nlp_projects：自然语言处理中的项目：从基础学习到新闻分类等高级项目，再到创建聊天机器人并预测书中的下一个单词-源码

  2. 自然语言处理 NLP的项目 00. Twitter情绪 NLTK-spacy的用法 具有Spacy的命名实体识别，词汇和短语匹配 使用nltk的Wordcloud和情感分析 格式化pdf文件 01.新闻文本分类 在Sklearn中使用LR模型进行文本分类（来自Kaggle） 从零开始的平均倒数排名（MRR） 在Sklearn中使用随机森林模型进行文本分类 02. Stackexchange文本分类器[c1] 来自nltk的标记化，词干化，TF-IDF的示例 计数器，排序，AST的示例 从头

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：473mb
    • 提供者：weixin_42122306

  1. 情绪分析：一种情绪分析API，支持朴素贝叶斯，马尔可夫模型和BERT NLP-源码

  2. 情绪分析 情绪分析API，旨在 可扩展 允许使用来自许多不同来源的数据 提供多种NLP模型的估算值 基本信息 支持朴素贝叶斯，马尔可夫链，BERT模型 情绪分为正面（1）或负面（0） 还提供了情感估计的模型相对概率（返回元组的第二个参数） Runbook 在src目录中运行python3 sentiment_test.py进行交互式控制台分析 当前实施依赖于示例Twitter数据的CSV 要连接新的培训数据源，请实现TrainingDataSource接口 同样，实现LiveDataSou

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    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42127775

  1. twitter-sentiment-analysis：土耳其语的Twitter情感分析-源码

  2. 在Twitter上确定感觉 该项目的目的是确定人们在Twitter上分享内容时的感受。 该程序仅对土耳其推文进行分类。 查看NodeJS Web应用程序 幻灯片， ＃＃要求 ＃＃跑 python classify.py ##项目开发步骤 获取特定用户的推文 :check_mark_button: 清除数据（删除主题标签和提及的用户） :check_mark_button: 标记正面和负面推文 :check_mark_button: 应用朴素贝叶斯分类器算法 :check_mark

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42108948

  1. Spark-MLlib-Twitter-Sentiment-Analysis：：star2：使用Spark MLlib在世界地图上分析和可视化Twitter情绪-源码

  2. 使用Spark MLlib和可视化进行Twitter情感分析 介绍 该项目使用Apache Spark生态系统[Spark MLlib + Spark Streaming]在世界地图上实时分析和可视化推文的情绪。 在一个非常高的层次上，该项目概括并涵盖了以下每个广泛的主题： 分布式流处理»Apache Spark 机器学习»朴素贝叶斯分类器[Apache Spark MLlib实现] 可视化»使用数据图在世界地图上的情感可视化 DevOps»Docker集线器和Docker映像 有关此项

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  1. Kaggle-Movie-Review：使用NLTK，Sci-Kit学习器和一些Weka分类器对电影评论数据集进行情感分析-源码

  2. Kaggle电影评论 使用NLTK，Sci-Kit学习器和一些Weka分类器对电影评论数据集进行情感分析 目标-使用基本的分类算法预测评论的情绪，并通过更改不同的参数来比较结果。 数据集-数据取自原始的庞氏和李氏电影评论语料库，该语料库基于Rotten Tomatoes网站上的评论，后来也用于Kaggle竞赛中.train.tsv包含短语及其相关的情感标签。 test.tsv仅包含短语 功能集使用过的字母组合特征（词包），双字，否定，词性（词性），以及基于情感词典的特征，例如LIWC，意见词典

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  1. ml-algorithms-scikit-and-keras：Scikit-learn和Keras上机器学习算法的实现脚本，适合新手使用。-源码

  2. 使用Scikit的机器学习算法学习和学习 该存储库包含在Scikit-Learn中实现的各种机器学习算法。 在Scikit-Learn和Keras中实现了有监督，无监督，简单强化学习，自然语言处理中的情感分析，有监督的简单深度学习算法，降维，装袋，增强等机器学习算法。 Numpy，Pandas，Matplotlib教程笔记本文件中的Pdf及其实现。 监督学习算法 回归算法 线性回归 多元线性回归 多项式回归 支持向量机 决策树 随机森林 使用正则化评估回归模型 分类算法 逻辑回归 K最近邻居

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Sentiment-Analyzer：使用Naive Bayes和CNN进行情感分析的模型，以及使用React在Tweets和Web应用程序上实现模型的方法-源码

  2. 情绪分析仪 怎么跑 用于模型训练 在jupyter上逐步运行进行模型训练。 运行来收集Samsung上的推文。（确保您具有Twitter Developers Account和twitter api凭据）。 运行 ，以在jupyter上使用Tweets的训练模型。 用于运行Web应用程序 脚步：- 导航到“ 文件夹。 运行yarn install 打开两个终端，在Web应用程序文件夹中运行npm start ，在kanjo-server文件夹中运行python server.py来启

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42144554

  1. Twitter情感分析经典方法VS深度学习：该项目的目的是通过构建所谓的情感分析模型来探索自然语言处理（NLP）的世界。 我们将实施和比较朴素贝叶斯和深度学习LSTM模型-源码

  2. Twitter情感分析经典方法VS深度学习：该项目的目的是通过构建所谓的情感分析模型来探索自然语言处理（NLP）的世界。 我们将实施和比较朴素贝叶斯和深度学习LSTM模型

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  1. jupyter笔记本：Jupyter笔记本和其他-源码

  2. 布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Se

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. political-bias-classifier::scroll:将文本序列分类为“党派”或“中立”的程序-源码

  2. 概括 该程序使用机器学习和情感分析将文本序列分类为“党派”或“中立”。 型号和数据 训练后的模型以腌制文件的形式存储在compressed_trained_model.pklz ，该文件为85.6 MB，可以在此下载。 请注意，初始模型训练是作为我的计算机科学课的扩展项目的一部分进行的。 因此，我无法发布训练模型的代码。 简而言之，该模型是在data/train.csv上训练并在data/train.csv进行评估的朴素贝叶斯分类data/test.csv 。 使用了Textblob库。 原始数

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    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. Terry_Resume-源码

  2. 刘Fan 电子邮件： 领英（LinkedIn）： : 教育 数据科学与分析硕士2020.09-2021.12（预计） 香港红Ho香港理工大学 金融数学学士2012.05-2016.06 Wilfird Laurier University滑铁卢，安大略省，加拿大 资质认证 •超过3年的Python，SQL，VBA数据清理，分析和定量建模方面的专业经验•熟悉概率，统计，假设检验和A / B检验•机器学习算法方面的专业知识：线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，SVM，朴素贝叶斯，kNN，K

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