毕业设计计算机源码-weiboanalysis:微博情感分析，文本分类，毕业设计项目

毕业设计 计算机 源码 基于AdaBoost算法的情感分析研究 此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究 大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励 文本分类基本流程 运行环境 [anaconda: 3.5+] 本文项目流程 一、 使用微博应用获取微博文本，代码地址 二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器 完整文档可以看doc 一、获取微博文本 二、SVM初步分类 三、使用朴素贝叶斯分类 四、AdaBoost 4.1 二分类AdaBoost 4.2 多分类AdaBoost 4.2.1 AdaBoost.SAMME 4.2.2 AdaBoost.SAMME.R