本科阶段 vb入门科学性计算机编写源码，

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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

Pytorch 的可微神经计算机和家族 包括： 可微神经计算机 (DNC) 稀疏存取存储器 (SAM) 稀疏可微神经计算机 (SDNC) 泛化加法任务 泛化 Argmax 任务 代码结构 一般值得注意的东西 这是差分神经计算机的一种实现，在Graves等人的论文《使用具有动态外部存储器的神经网络的混合计算》中进行了描述。 Sparse DNCs (SDNCs) 和 Sparse Access Memory (SAM) 在Scaling Memory-Augmented Neural Networks with Sparse Reads and Writes 中描述。 安装 pip install dnc 从源头 git clone https://github.com/ixaxaar/pytorch-dnc cd pytorch-dnc pip install -r ./r

RPS 石头 - 纸 - 剪刀的游戏。 用户与计算机。 未来的修改： 记分。 构建图形用户界面。 石头剪刀布蜥蜴史波克的从属游戏。

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