推文情感分类器
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案例介绍
1.应用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树，使用Python Scikit-learn对20多万条推文的情绪进行分类
2. 通过使用深度学习框架Pytorch去构造和训练卷积神经网络 (CNN)，在卷积层中应用滤波器 (Filter，权重参数矩阵) 和RELU激活函数对推文的情绪数据进行特征提取，将提取好后的数据在池化层中应用最大池化 (Max Pooling) 的方法进行特征压缩，将预测准确率提高到90%
2. 通过使用深度学习框架Pytorch去构造和训练卷积神经网络 (CNN)，在卷积层中应用滤波器 (Filter，权重参数矩阵) 和RELU激活函数对推文的情绪数据进行特征提取，将提取好后的数据在池化层中应用最大池化 (Max Pooling) 的方法进行特征压缩，将预测准确率提高到90%
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1.应用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树，使用Python Scikit-learn对20多万条推文的情绪进行分类
2. 通过使用深度学习框架Pytorch去构造和训练卷积神经网络 (CNN)，在卷积层中应用滤波器 (Filter，权重参数矩阵) 和RELU激活函数对推文的情绪数据进行特征提取，将提取好后的数据在池化层中应用最大池化 (Max Pooling) 的方法进行特征压缩，将预测准确率提高到90%
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