项目基于 Spring Boot 2.1.0 、 Jpa、 Spring Security、redis、Vue的前后端分离的后台管理系统，项目采用分模块开发方式， 权限控制采用 RBAC，支持数据字典与数据权限管理，支持一键生成前后端代码，支持动态路由

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[ThinkPHP5] 智能会议室Web端：账号管理、会议室设置、用户预约、在线签到

AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，近30万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

⚡机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归

《机器学习实战》python3源码

python3实现互信息和左右熵的新词发现

基于情感字典和机器学习的股市舆情情感分类可视化Web

机器学习&深度学习网站资源汇总（Machine Learning Resources）

2018年1月参与重庆市在线民宿满意度测评项目，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实时对重庆地区在线民宿的满意度进行评测，使用Python实现了在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询POI信息的功能；构建了基于在线民宿语料的Word2vec主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典；以用户打分…

利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析，参考：https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis

自然语言处理实验（sougou数据集），TF-IDF，文本分类、聚类、词向量、情感识别、关系抽取等

评论数据的获取见app_comments_spider爬虫项目，该项目是基于word2vec的评论情感分类器，通过带有评分的数据建立词向量模型，然后使用svm做评论情感预测。

一个基于Laravel框架的车辆调度、定位、管理系统，服务端

建立你的自然语言处理地图：学习笔记，资源，代码分享；NLP 算法工程师：从小白到专家

情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练

Gitchat上chat涉及的语料数据集

Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。

大众点评评论文本挖掘，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目

基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）

用tensorflow进行中文自然语言处理的情感分析

情感极性分析repository1：基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感极性分析。

基于深度学习的情感分析模型,经过外卖评论和酒店评论的训练，准确率在90%左右

基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析

发现新词 无监督词库生成 医学词库生成 发现未登录词

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TOP250豆瓣电影短评：Scrapy 爬虫+数据清理/分析+构建中文文本情感分析模型

2018年云移杯-景区情感词分类（评分1-5）