基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级

大数据分析系统 cobub产品 部署包

基于Hadoop大数据平台对某网站的外卖订单数据进行分析，分析结果进行可视化展示

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统―――PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的原理和实现,其中,提出的“消息传递模型”能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的“套餐推荐”,利用并行PageRank算法实现的“营销关键点发现”等;最后

精品--本科毕业设计，基于机器学习的商品评论分析系统

应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。

齿轮传动是现代机器和仪器中最重要的传动系统之一。随着FEA（Finite Element Analysis）分析技术蓬勃发展，人们已经开始广泛采用计算机有限元仿真分析的方法校核齿轮强度。但由于齿轮造型及其滚动模拟分析过程太复杂，在ANSYS中直接建模繁琐费时，极大的影响了齿轮有限元分析的推广。为此，本文应用Visual C++ 开发工具将参数化技术和有限元技术融为一体，建立了一个专用的渐开线直齿圆柱齿轮高效分析平台。

人眼屈光系统经过长期的进化已经非常智能，但并不完美，存在多种光学像差。除了离焦、像散等低阶像差之外，人眼还存在着许多更加复杂的高阶像差，如彗差、球差、三叶草等。这些高阶像差不但给眼底视网膜高分辨率检查带来挑战，还降低了人眼自身的视觉分辨能力。研究高阶像差与视功能之间的相互关系将有助于提高我们的视光学认识，为优化视觉校正策略和视功能维护提供有益指导。但是，早期的相关研究均为单眼研究，而人类视觉为双眼视觉，其并非单眼的简单叠加。如何有效评价双眼高阶像差对双眼视功能的影响成为单眼像差校正与视功能研究的必然过渡和发展趋势。

本科毕业设计-微博舆情管理平台：数据分析系统的设计与实现.doc