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酒店评论数据集
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该资料为酒店的网上评论数据集，分为正负两个数据集，各2000篇。
7000多条酒店评论数据集.rar
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自然语言处理数据集7000—多条酒店评论数据5000多正面-2000多负面 情感/观点/评论 倾向性分析 携程网来源
酒店评论的数据集与名称
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酒店的两种不同的评价，关于正面与反面的评价，这些资源有助于做数据分词，与情感分类。
携程网 青岛地区如家酒店评论数据
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携程网 青岛地区如家酒店评论数据，用sql实现 如何生成，详情参考https://blog.csdn.net/sinat_23076629/article/details/81665988
酒店评价数据分析 附件：comment.csv
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英文-酒店评价数据集-二分类.zip
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英文 酒店评价数据 neg:not so much farcical as sour . pos:if you sometimes like to go to the movies to have fun , wasabi is a good place to start .
java爬取携程酒店评价信息
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java爬虫，爬取携程酒店的评价信息。以及eleven参数的生成方法。
基于情感分析和数据挖掘的酒店推荐系统的设计.pdf
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课程大作业基于机器学习的酒店评价分数预测python源码+数据.zip
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课程大作业基于机器学习的酒店评价分数预测python源码+数据.zip 【资源介绍】 该项目是个人课程设计项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要...
第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题数据，景区和酒店的评论 数据（示例数据和比赛数据）；景区和酒店的评分样表；关键词样表
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• 1景区及酒店印象分析 • 2景区及酒店综合评价 • 3网评文本的有效性分析 • 4景区及酒店的特色分析
项目实战-中文商品评论情感分析源代码及数据集.zip
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商品（书籍、酒店、计算机、牛奶、手机、热水器）评论数据包括pos积极评论数据和neg消极评论数据。源代码svm_w2v_model.py 是基于Word2vec生成词向量，求平均获得句向量，构建SVM模型完成文本评论情感预测。 2、本...
酒店评价-带情感标签-情感分析训练集
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自然语言处理中情感分析需要用到的训练集，内含2000条正向评价与2000条负向评价。
酒店评价文本生成数据集
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python线上酒店预约管理系统
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基于互联网数据的高端酒店竞争评价——以重庆市主城区为例.pdf
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基于Python与酒店评论数据实现情感分类模型的构建和预测
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《商务大数据分析与决策》期末课程报告
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本项目使用了来自 Kaggle 网站上的 Hotel booking demand 项目数据集，该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息。本项目使用 Python 语言，通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，...
基于酒店评论大数据的游客评论主题挖掘与情感分析--以北京五星级酒店为例.zip
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情感分类文本数据.zip
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中文情感分类文本数据，为正负二分类数据，包括pad,水果，洗发水，酒店等评论。每个场景正负样本共1万，共5个场景。同时还包含不分场景的数据6万多（不重复）
衣服数据集-四个独立的压缩文件
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博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）
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博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。
完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+
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基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795
神经网络回归预测--气温数据集
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XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测
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包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特
中文短信数据集-带标签
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本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://
机器学习期末复习题及答案
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hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹
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时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！
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内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股
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