文章 2022-07-25 来自:开发者社区

ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类

目录输出结果核心代码 输出结果数据集:Dataset之IMDB影评数据集:IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 核心代码1. #1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等) 2. def review_to_wordlist(review): 3. ''' 4. 把IMDB的评论转成词序列 5. ''' 6. ...

ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
文章 2021-11-05 来自:开发者社区

ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类

输出结果数据集:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88408004核心代码#1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等)def review_to_wordlist(review):    '''    把IMDB的评论转成词序列    ''....

ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
文章 2021-10-30 来自:开发者社区

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测

输出结果设计思路核心代码tf = TfidfVectorizer(    analyzer='word',    ngram_range=(1,4),#     stop_words=stop_words,    max_features=150000)x_train,x_test,y_train,y_test = ....

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测
文章 2021-10-30 来自:开发者社区

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测

输出结果设计思路核心代码x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=1234)x_train = co.transform(x_train)x_test = co.transform(x_test)classifier = MultinomialNB()classifier.fit(x_train,y_tra....

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测

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