中文语义情绪识别训练样本 购物评论训练样本 可用于自然语义识别模型训练和预测 自带2万余条带有正负情绪倾向的中文评论

资源里面的每一个函数都有详细的介绍以及使用方法，可以正反相显示正负浮点数，图片，汉字，字符串。也可滚动显示。详情可以到我的主页查看所写文章

Word2Vec和LDA 使用Word2Vec和LDA和Humır数据集进行文本分析（正负）的示例 通常，我们将经历4个主要步骤（我将按照自己的步骤添加这些步骤）； 功能控制 特征创建 模型训练 选型 1）功能控制 我们快速探索将要使用的数据集的阶段； 读取数据 提供列名 以5个内容为例 学习行数和列数 学习有关数据集的一般信息（信息，描述） 一些列的内容中有多少个不同的值 分离我们不会在数据集中使用的数据 将数据集分离为训练和测试 在数据集的测试部分中学习信息 在数据集训练部分中学习信息 可视化正面和负面评论的数量 可视化注释中使用的单词的数字分布 评论和包含250个以上单词的评论中使用的最大，最小，平均单词数 浏览带有1、2、3个字的评论 2）特征创建 自然语言处理中通常的方法是先清除文本。 当两个不同的词表达相似的事物时，我们必须确保我们的模型理解相似性。 我

MAX743双输出、PWM开关模式稳压器(5V至±15V或±12V) Parametric specs for Inverting Switching Regulators VIN (V) (min) 4.2 VIN (V) (max) 6 VOUT1 (V) (min) 12 VOUT1 (V) (max) 15 IOUT1 (A) (max) 0.125 Switch Type Internal Preset VOUT (V) -15 -12 12 15 Output Adjust. Method Preset # DC-DC Outputs 2 Alternate Topology Step-Up Switching Frequency (kHz) 200 Package/Pins PDIP/16 SOIC (W)/16

对SVG进行MATLAB建模，采用正负序电流检测方法，电压环采用pid控制方法。

正样本一万八千张，负样本一万多张

详解easyensemble算法，解决数据正负例样本不平衡问题

用7805和7905制作的双电源5v，-5v电路，简单易懂，

电影评论内容IMDB数据集 keras

正负15v电源正负15v电源正负15v电源正负15v电源正负15v电源