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  1. 基于内容分析的微博转发行为研究.pdf

  2. 摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感理论研究 情报科学 第36卷第4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：maomao1688

  1. 使用贝叶斯进行新闻分类数据集

  2. https://blog.csdn.net/bo_hai/article/details/108870754 文中用到的数据集

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：bo_hai

  1. Text-classification:不使用现有的库使用朴素贝叶斯和感知机实现文本分类-源码

  2. 文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42099302

  1. Fake-News-Detection-System:假新闻检测系统，用于检测新闻是否为伪造。 使用“说谎者，说谎者着火的裤子”训练模型-源码

  2. 假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42097914

  1. Brihaspati:机器学习，深度学习和计算机视觉中各种实现和代码的集合:sparkles::collision:-源码

  2. 布里萨帕蒂 :pushpin: 介绍 这是各种机器学习算法和实验的集合，通过遵循各种教程，文章博客等内容，这些知识已经在我这边实现了。 这些机器学习算法已在来自 ， 等的各种数据集上实现。 :check_mark: 资源 :collision: 笔记本和数据集 姓名 数据集 笔记本 亚马逊情绪分析 使用转移学习进行COVID-19检测 猫狗分类器 使用LSTM的聊天机器人 决策树 假新闻分类 性别预测 印地语字符识别 鸢尾花预测 K均值聚类 线性回归I 线性回归II 线性回归III 逻辑回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：150994944
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 灾难事件：通过Google Colab，结合朴素贝叶斯（NaïveBayes）和自然语言处理功能，我们将来自直接消息，社交发布和新闻报道的消息分类为灾难类别。 使用Tableau在表格中可视化趋势和预测结果-源码

  2. 结合使用朴素贝叶斯（NaïveBayes）的自然语言处理对传入的灾难消息进行分类： 概述： 通过Google Colab和朴素贝叶斯（NaïveBayes）使用自然语言处理，我们将来自直接消息，社交发布和新闻报道的消息分类为灾难类别。 使用Tableau在表格中可视化趋势和预测结果。 数据： 此数据集包含30,000条消息，这些消息是从灾难事件中提取的，包括地震，洪水，暴风雨，新闻报道，社交媒体和直接消息。 这些消息跨越了多年，发生了数百场不同的灾难。 数据已使用与灾难响应相关的36种不同类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42166261

  1. fake_news_detection：MAIS202的交付项1，项目是AI假新闻检测-源码

  2. MAIS202 2020年秋季最终项目：假新闻检测器 抽象的 这是麦吉尔MAIS202的最终项目。 该项目的目标是对任何新闻产生“真实”或“伪造”分类。 提出并实现的算法是经典的朴素贝叶斯算法。 另外，我已经实现了广泛的自然语言预处理，使用了诸如“停用词去除”和“词义化”之类的方法来提高分类的准确性。 通过对多项式算法进行网格搜索并实现最佳参数，测试精度达到了97％。 储存库结构 该存储库包含2个文件夹和2个文件：。 派力宝 可交付成果1 数据选择提案.pdf 交付品2 Deliverab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：145752064
    • 提供者：weixin_42162171

  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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42097208