电影评分数据集下载 [问题点数:0分]

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python有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据,获取这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等信息
数据来源 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt p=pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv') # print(p) print(p['Rating'].mean())#获取平均<em>评分</em> print(len(set(p['Director'].tolist()))) print(len(p['...
Movielens/IMDB电影数据分析(二)
经过磕磕绊绊的三天调试,终于算是独立调试出来自己写的第一个爬虫程序,虽然程序写的比较粗糙,结果也有些瑕疵,但总算是有个开始了。 之前,零星的看过爬虫的一些知识点,但是比较皮毛,当自己真的动手爬取自己想要的数据时,基本是从零开始。爬虫一般分为三步:请求网页、解析网页、存储数据。我分别卡在了解析网页和存储数据上。最后经过查找摸索,使用主流的lxml解析网页,选取方法为XPath,数据存储为需要的cs...
如时间2013-2018年之间有一组数据。我们需要获取2016年-2018年之间的一组数据
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深度学习2:IMDB数据集学习(2)
上接上一篇。接下来我来分析后一部分的代码。 代码实例分析 接下来我们要做的事情是验证我们的模型。这里的目的是看一看我们的模型在其它数据上的效果 x_val = x_train[:10000] partial_x_train = x_train[10000:] y_val = y_train[:10000] partial_y_train = y_train[10000:] 这里以10000个为...
Python数据分析-4
1.对于一组<em>电影</em>数据,呈现出rating,runtime的分布情况: #encoding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt file_path = &quot;./youtube_video_data/IMDB-Movie-Data.csv&quot; df = pd.read_csv...
电影评分数据集
包括用户对<em>电影</em>的<em>评分</em><em>数据集</em>以及用户的信任度。信任关系是直接联系的
豆瓣电影评分数据集
豆瓣<em>电影</em><em>评分</em>数据,从豆瓣上获取的数据,可以做<em>电影</em>推荐
imdb 电影评分数据集
imdb <em>电影</em><em>评分</em><em>数据集</em> 包含<em>评分</em>数据等
电影评分-数据集
<em>电影</em><em>评分</em>数据。 可以用作数据挖掘,进行<em>电影</em>推荐。
MovieLens 100W 电影评分数据集
100W+的<em>电影</em><em>评分</em><em>数据集</em>,内涵字段说明。适合做数据挖掘方面的实验
Kaggle 5000部电影数据csv表格
Kaggle 5000部<em>电影</em>数据 数据挖掘 python 更多好文清访问:https://blog.csdn.net/xudailong_blog
Kaggle——TMDB 5000 Movie Dataset电影数据分析
一、碎碎念    因为工作上有用到Excel做数据分析,之后慢慢接触到了Python做分析,做挖掘等。再然后就遇到了Kaggle这个网站,发现这里真是让人提升技能的圣地。一直在找些可以提升自己数据分析技能、思维的项目来练习,下面主要会展示一些自己的分析思路,可视化图表,以及代码。    看了kaggle上这个项目各路大神的代码思路,然后自己也跃跃欲试要操刀一练。分析完这个项目,给自己的领悟是对于部...
机器学习三剑客之Pandas
pandas Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) Series 创建Series的方法 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有...
IMDB电影数据分析实践
Abstract: IMDB<em>电影</em>数据分析练习。1.项目简介<em>数据集</em>包含来自MovieLens <em>电影</em>推荐服务的5星<em>评分</em>和文本标记数据和来自IMDB1950-2012年IMDB TOP10000排行榜数据MovieLens<em>数据集</em>包含27278部<em>电影</em>的20000263份<em>评分</em>和465564次标签应用​实践内容1.什么样题材的<em>电影</em><em>评分</em>会相对较高(较低)2.<em>电影</em>时长对<em>评分</em>是否有影响3.不同年代什么类型<em>电影</em>较受欢...
电影分析数据代码下载
R语言代码,<em>电影</em>行业现状分析,数据资源包括建国以来的所有<em>电影</em>,代码中含有各类画图方式,ggplot2等类型 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/download/qq_4245788
movielens 1M数据集推荐电影评分
适用于做推荐或者点击率预测的<em>数据集</em>,包含6000个用户对4000个<em>电影</em>超过一亿次的<em>评分</em>,可以在笔记本上跑的<em>数据集</em>
电影数据集
<em>电影</em><em>数据集</em>
SVD 电影评分问题
请看 http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/17228643  极其好呀 当然这种矩阵分解的方式也可以应用在其他问题上,比如我就用在天池比赛交通预测上了。 因为没有系统的学这部分知识。我个人有个疑惑:传统的SVD(我指的是data=U*xigema*V),看xigema的对角值的占比来进行降维,与这个公式下的矩阵分解有什么异同呢
电影评分分析
[实验数据] 本实验所用数据为美国在线影片提供商NetFlix从1998年10月到2005年12月的<em>电影</em><em>评分</em>数据,包含了480,189用户对17,770多部影片的100,480,507条<em>评分</em>。 该数据包含了2个<em>数据集</em>。 影片<em>评分</em> <em>数据集</em>已经存放在HDFS上,路径为“/data/13/5/rating/rating.csv”,各字段以制表符分隔。<em>数据集</em>还存放在了Hive上,表名为“bigdata_...
电影评分脚本
<em>电影</em><em>评分</em>脚本,支持所以免费<em>电影</em>程序,马克斯,光线,苹果等CMS~
IMDB 5000 Movie Dataset 数据分析学习记录
一、简介 我们如何评价一部<em>电影</em>上映之前就判断处着是不是一部伟大的<em>电影</em>? 这个问题长期困扰着这位<em>数据集</em>作者,很多人依赖影视评论家来估计带你应的质量,也有一些人只凭自己的直觉,但<em>电影</em>上映之后需要花很多时间获得合理的影评,同时,人们的直觉有时候是靠不住的。 两个问题 1、人类每年拍摄出数以千计的<em>电影</em>,除了依赖影视评论家的直觉,我们有更好的方式来判断出伟大的<em>电影</em>么? 2、<em>电影</em>中海报中的人物和<em>电影</em>评
IMDB 5000 Movie Dataset(来自IMDB的5000个电影数据集)
5000+ movie data scraped from IMDB website 从IMDB网站上爬取的超过5000部<em>电影</em>数据
数据分析与挖掘入门——学习笔记(九)Pandas高级操作
缺失值处理 对于获取到的数据,总会有一些是缺少的,如果这些缺少的数据对于我们的接下来的工作无关紧要,就可以直接舍弃;而有作用的就要应该补齐。我们使用一些<em>电影</em>数据来说明接下来的操作,先看看<em>电影</em>数据的结构 import pandas as pd # 读取<em>电影</em>数据 movie = pd.read_csv(&amp;amp;quot;data/IMDB/IMDB-Movie-Data.csv&amp;amp;quot;) index ...
电影数据集分析
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import re import nltk import json import matplotlib.image as mpimg plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axe...
js实现电影评分
通过js技术实现<em>电影</em><em>评分</em> 实现要求: 1.鼠标移入第一个五角星,五角星变为黄色,以此类推 2.鼠标移开黄色去掉 3.鼠标移入每一显示对应的评语 4.点击对应的每个五角星弹出对应的<em>评分</em> 实现代码: &lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;meta charset="UTF-8"&gt; &lt;title...
电影评分预测
<em>电影</em><em>评分</em>预测
演员电影评分排序
这几天晕晕乎乎的,什么都不想干,窝在房间里面看<em>电影</em>。可是呢,这些年已经把太多好评如潮的<em>电影</em>塞进脑子里,又不想一个个的翻豆瓣、烂番茄再看每个影人的<em>电影</em><em>评分</em>,这时候呢,需求是我码代码的推动力:)爬虫试试呗 获取演员ID 豆瓣有个<em>电影</em>栏目,通过在里面的编辑框输入想要搜索的演员名,然后搜索就可以找到对应的影人。大多数搜索服务的连接都是通过get,因为搜索功能不...
【TJOI2014】电影评分(movie)
DescriptionInputOutput对于每个询问输出答案Sample Input10 R 1 1 1 R 2 2 1 2 C 2 2 R 3 1 2 Q 1 C 3 2 C 1 5 Q 1 Q 2 Q 3Sample Output2 1 3 2Solution注意N<=10000 强烈谴责出题人 什么辣鸡题,n应该要多一个0才对首先,我打了一个三十分暴力,就是每
js之电影评分
要点 1.鼠标移入移出事件 2.循环中(imgs[i].index=i;)给img加索引值,通过索引判断获取焦点的的是第几个 3.js中更改img的src路径(imgs[i].src=“love_red.png”;) 4.复制代码勿忘修改图片路径,包括js中移入移出时替换 html &amp;amp;lt;!DOCTYPE HTML&amp;amp;gt; &amp;amp;lt;html&amp;amp;gt; &amp;amp;lt;head&amp;amp;gt; &amp;amp;
数据挖掘-MovieLens数据集_电影推荐_亲和性分析_Aprioro算法
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb 7 14:38:33 2017 <em>电影</em>推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐<em>电影</em> @author: yingzhang """ #读取<em>数据集</em>: http://grouplens.org/datasets/movielen
豆瓣电影数据分析
目录概述<em>评分</em>分布情况豆瓣<em>电影</em>的平均<em>评分</em>分布中国大陆的豆瓣<em>电影</em>的平均<em>评分</em>分布<em>电影</em>年份分析1940-20182000-2018<em>电影</em><em>评分</em>和年份的关系1940-20182000-2018<em>电影</em>时长分析不同时长<em>电影</em>数目统计<em>电影</em>时长和年份关系<em>电影</em>类型分析<em>电影</em>类型数目统计<em>电影</em>类型和<em>评分</em>的关系<em>电影</em>类型和时长的关系<em>电影</em>出品国家分析<em>电影</em>出品国家数目统计<em>电影</em>出品国家和<em>评分</em>的关系各项<em>评分</em>、评论等参数之间的相关性短评数量和看...
豆瓣电影短评数据集
数据存储使用的是SQlite数据库。使用起来应该比较方便。要浏览的话下个可视化软件就行,我用的是SQLiteStudio。 自己爬的豆瓣<em>电影</em>短评。目前豆瓣似乎对一部<em>电影</em>下能够显示的短评数量做了限制,不
电影评分星级-饼图
本课程以通俗易懂的方式讲解Python爬虫技术,以案例为导向,手把手的Python爬虫实战教程,让你少走弯路!rn课程内容包括:1.爬虫简介,Python爬虫入门、2.基本用法、3.爬虫应用(<em>电影</em>评论数据分析)。教学全程采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂!!!
类似于电影评分的Demo
该Demo实现了类似于PPlive中电脑<em>评分</em>的功能实现,只需要提供分数如:5.0分,即可以图形和数字展示用户的<em>评分</em>。
电影评分资源
该资源是<em>电影</em>的<em>评分</em>用户和<em>电影</em>类型等等的一些数据包,具体字段介绍包内有介绍。
电影星星评分
鼠标滑入星星变黄,滑出变灰 通过改变背景的position(灰色的星星和黄色的星星在一个图上) 具体代码如下: html: <em>电影</em>星星<em>评分</em> 点击星星进行<em>评分</em> css: @charset "utf-8";
IMDB电影评分正负数据集(3个版本的imdb_full.pkl,imdb.pkl以及imdb.npz)
IMDB<em>电影</em><em>评分</em>正负<em>数据集</em>(3个版本的imdb_full.pkl,imdb.pkl以及imdb.npz),用于跑tensorflow的文本分类例程
机器学习(6) MovieLens数据集
MovieLens<em>数据集</em>是一个关于<em>电影</em><em>评分</em>的<em>数据集</em>,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对<em>电影</em>的<em>评分</em>信息,详细请看下面的介绍。介绍:links.csv: 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的<em>电影</em>链接的。数据格式如下: movieId, imdbId, tmdbId movieId:表示这部<em>电影</em>在movielens上的id,
用MySQL预处理一个多准则电影评分数据集
与笔者的这篇文章中用到的<em>数据集</em>是一样的,只是这次换用MySQL,目的是一样的。 用EXCEL预处理一个多准则<em>电影</em><em>评分</em><em>数据集</em> 想要的预处理结果是: 1,将不需要的列删去, 2,将含NULL值的记录删去,删除重复数据 3,将整体<em>评分</em>的分值调整为0-5, 4,对<em>电影</em>和用户名进行编号,分别从1到N, 5,统计预处理后<em>数据集</em>信息。 ========================= 下面开...
MovieLens电影评分数据
本<em>数据集</em>为MovieLens网站的<em>电影</em><em>评分</em>数据,可供推荐系统作为训练和测试使用。
用EXCEL预处理一个多准则电影评分数据集
   现在先介绍一下所用的<em>数据集</em>,该<em>数据集</em>是从日本雅虎<em>电影</em>网站爬取的<em>电影</em><em>评分</em><em>数据集</em>,共有225045条,18列。 真正有用的只有<em>电影</em>名,用户名,总体<em>评分</em>,和 story role show image music   等5个准则的<em>评分</em>值。 现在想要的预处理结果是: 1,将不需要的列删去, 2,将含NULL值的记录删去,删除重复行 3,将整体<em>评分</em>的分值调...
下载电影,风行电影下载
FunshionInstall1.5.3.11Beta.exe <em>电影</em><em>下载</em>,最新最流行<em>电影</em><em>下载</em>软件,风行<em>电影</em><em>下载</em>。
c#窗体写“电影评分
c#窗体运用程序。很形象的运用了c#所学知识!
电影数据集总结:Netflix、MovieLens、LDOS-CoMoDa、AdomMovie
<em>电影</em><em>数据集</em>总结:包括Netflix、MovieLens、LDOS-CoMoDa、AdomMovie
电影评论分类:二分类问题(IMDB数据集
IMDB<em>数据集</em>是Keras内部集成的,初次导入需要<em>下载</em>一下,之后就可以直接用了。 IMDB<em>数据集</em>包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。该<em>数据集</em>已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词。...
推荐系统常用数据集
1)MovieLens MovieLens<em>数据集</em>中,用户对自己看过的<em>电影</em>进行<em>评分</em>,分值为1~5。MovieLens包括两个不同大小的库,适用于不同规模的算法.小规模的库是943个独立用户对1682部<em>电影</em>作的10000次<em>评分</em>的数据;大规模的库是6040个独立用户对3900部<em>电影</em>作的大约100万次<em>评分</em>。 2)EachMovie HP/Compaq的DEC研究中心曾经在网上架设Each
Keras的imdb和MNIST数据集无法下载问题解决
keras框架为我们提供了一些常用的内置<em>数据集</em>。比如,图像识别领域的手写识别MNIST<em>数据集</em>、文本分类领域的<em>电影</em>影评imdb<em>数据集</em>等等。这些数据库可以用一条代码就可以调用: from keras.datasets import mnist ​from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test)...
爬取猫眼电影评分TOP100
操作系统:macos python版本:3.6 现在查看猫眼<em>电影</em>的页面真实页面源码会自动跳转, 可以在火狐浏览器中查看开发者模式的Network监听组件中查看源码 根据源码来编写的正则表达式('&amp;lt;dd&amp;gt;.*?board-index.*?&amp;gt;(.*?)&amp;lt;/i&amp;gt;.*?data-src=&quot;(.*?)&quot;.*?name.*?a.*?&amp;gt;(.*?)&amp;lt;/a&amp;gt;.*?s...
python爬虫之豆瓣电影评分
想知道一部<em>电影</em>好不好看,豆瓣的<em>评分</em>还是比较靠谱的,于是,搞了搞,写了一个小爬虫: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') values = raw_input() #data = urllib.urlencode(va
mahout所用电影评分数据
数据<em>下载</em>自http://grouplens.org/datasets/movielens/的10m, <em>下载</em>速度非常慢,放到此处分享
RNN分类IMDB电影评分
本文从头开始实践如何利用RNN构建一个<em>电影</em>评价的正负面分类器。 1.  IMDB<em>数据集</em>的<em>下载</em> 2.  数据预处理 # 数据准备 from keras.datasets import imdb # 可以直接使用 imdb.load_data() <em>下载</em>数据 from keras.preprocessing import sequence from keras.preprocessing.tex...
MapReduce实现电影评分TopN
要求是: 根据movieid分组,求同一个<em>电影</em>的前二十的<em>评分</em>记录 数据如下: {&amp;amp;quot;movie&amp;amp;quot;:&amp;amp;quot;1193&amp;amp;quot;,&amp;amp;quot;rate&amp;amp;quot;:&amp;amp;quot;5&amp;amp;quot;,&amp;amp;quot;timeStamp&amp;amp;quot;:&amp;amp;quot;978300760&amp;amp;quot;,&amp;am
imdb数据集
keras<em>下载</em>速度慢或者<em>下载</em>不下来时,可将<em>数据集</em>放入.keras/datasets下即可(一般在用户目录下)
IMDB电影数据集
IMDB<em>电影</em><em>数据集</em>含有50000个<em>电影</em>评论,分为正反两类。train包中包含25000个正反类评论用于训练,test中包含25000个评论用于测试。
keras IMDB数据集 LSTM分类
在keras提供的IMDB<em>数据集</em>中,word被映射为一个大于0的整数,表示该单词出现频率的排名,这样处理的目的是为了方便按照词频过滤单词,其中0用于表示unknown word载入数据 x_train.shape=(25000,) 是一个25000维的向量,每个元素是一个int型的list,表示该样本的word sequence y_train.shape=(25000,) 是一个25000维的
解决Keras下,imdb.load_data(num_words=10000)无法下载数据集的问题
当我们按照deeplearning with python书里面的代码教程来时,往往会出现<em>数据集</em><em>下载</em>失败的问题,例如运行下面一段代码 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 会去一个网站<em>下载</em>imdb.npz的<em>数据集</em>,这时很可能<em>下载</em>失败,那么怎么办呢? 可...
imdb.npz数据集
keras的<em>数据集</em> from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_
爬取豆瓣电影排行榜(评分
代码如下 import requests import xlwt import time excel1 = xlwt.Workbook() sheet1 = excel1.add_sheet('豆瓣', cell_overwrite_ok=True) sheet1.write(0, 0, '<em>电影</em>名称') sheet1.write(0, 1, '地区/国家') sheet1.write(0, 2,...
电影评分次数Top10问题
问题还原:求被<em>评分</em>次数最多的10部<em>电影</em>,并给出<em>评分</em>次数(<em>电影</em>名,<em>评分</em>次数)ratings.dat 用户ID,<em>电影</em>ID,<em>评分</em>,<em>评分</em>时间戳 1::1193::5::978300760 movies.dat <em>电影</em>ID,<em>电影</em>名字,<em>电影</em>类型 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy数据地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1qj7R...
获取豆瓣网电影评分
我想用纯前端代码获取<em>电影</em>网站<em>电影</em><em>评分</em>,关键代码如下:rn[code=JScript]var url="http://movie.douban.com/subject_search?search_text=" + encodeURIComponent(str) + "&cat=1002";rnxmlHttp.open("GET",url,false);rnxmlHttp.send(null);rnrndocument.getElementById("result").value=xmlHttp.responseText; //result是一个textarearnvar xmlResult = new ActiveXObject("Microsoft.XMLDOM"); rnxmlResult.async=false; rnxmlResult.loadXML(xmlHttp.responseText);rnvar obj = xmlResult.getElementsByTagName("div");rnalert(obj.length);[/code]rn现在我遇到的问题有两个:rn1、返回的html里面只有包含搜索结果的那个div,但是div里面是空的,为什么?rn2、obj.length为0,为什么?
热门电影评分案例分心
package com.doit.movie; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; impo...
电影等的评分效果图制作
当我们看到一部喜欢的<em>电影</em>或是书,对里面的内容特别有共鸣,想要分享给更多人看。别人可以根据其的<em>评分</em>高低来自主选择是否查阅。其实这种<em>评分</em>效果的制作也不是很难,具体效果图如下: 鼠标移入第几颗星就显示出每一颗星星所代表的意思。点击一颗星的时候会触发一个鼠标点击事件,弹出一分,点击五颗星的时候弹出五分。如图: 具体代码如下: 1、先写一个div,里面添加五个li标签,以便每一个li里
基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类
IMDB<em>数据集</em><em>下载</em>速度慢,可以在我的repo库中找到<em>下载</em>,<em>下载</em>后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行。 <em>电影</em>评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将<em>电影</em>评论分类:正类和父类。 IMDB<em>数据集</em> IMDB<em>数据集</em>有5万条来自网络<em>电影</em>数据库的评论;其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分...
Dataset之IMDB影评数据集:IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之IMDB影评<em>数据集</em>:IMDB影评<em>数据集</em>的简介、<em>下载</em>、使用方法之详细攻略 目录 IMDB影评<em>数据集</em>的简介 File descriptions Data fields IMDB影评<em>数据集</em>的<em>下载</em> IMDB影评<em>数据集</em>的使用方法 IMDB影评<em>数据集</em>的简介 标签<em>数据集</em>包含5万条IMDB影评,专门用于情绪分析。评论的情绪是二元的,这意味...
IMDB数据集的解释
目的:了解Keras上的IMDB<em>数据集</em>是怎么一回事。 前文主要是我的理解,官方解释在后文,觉得官方解析得不够到位。 数据源可以在[这里]找到。这<em>数据集</em>包含了50000条偏向明显的评论,其中25000条作为训练集,25000作为测试集。label为pos(positive)和neg(negative)。 比较难理解的是这些影评被处理后得到的词序列或者词向量。 另外在kaggle也有相似的数据,这里<em>下载</em>。 kaggle的IMDB数...
imdb数据集(训练数据和测试数据)
数据 allmdb 其中包括训练数据和测试数据以及redme ~~~
电影推荐系统数据集地址
https://grouplens.org/datasets/movielens/ <em>电影</em>推荐系统<em>数据集</em>地址
电影数据集题材关联分析
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电影推荐系统的movie数据集
ml-latest-small.zip的<em>数据集</em>,不是最全的<em>数据集</em>,请同学们选择<em>下载</em>。
IMDB数据集
IMDB<em>数据集</em>有5万条来自网络<em>电影</em>数据库的评论;其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%.
LSTM官方例程的电影评论数据集 imdb.pkl
LSTM官方例程的<em>电影</em>评论<em>数据集</em> imdb.pkl
基于Keras的imdb数据集的情感二分类
简单的代码,后注上解析from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Embedding from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdbmax_feature
IMDB情感分析数据集
 短文本情感分析二分类<em>数据集</em>,每条样本是一个txt文件。 包括训练集,测试集,和没有标签的数据。 训练集:25000条,正负各12500条 测试集:25000条,正负各12500条 <em>下载</em>地址:http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
《spark机器学习》电影数据集
《spark机器学习》的<em>电影</em><em>数据集</em>,大家也可以在这个网址进行<em>下载</em>:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/
电影数据集EACHMOVIE
一个完整的<em>数据集</em>,可以用来做推荐系统相关实验,验证推荐算法,不错,官网已不提供<em>下载</em>了。
电影数据集/语料集
用于自然语言处理的<em>电影</em>语料集。该<em>数据集</em>包含2005-2009期间发布的<em>电影</em>的元数据,财务信息和评论评论,供学术研究使用。这些数据由Mahesh Joshi, Dipanjan Das, Kevin Gimpel和Noah Smith收集 。 如果您撰写任何涉及上述数据使用的论文,请引用本文: <em>电影</em>评论和收入:文本回归实验 Mahesh Joshi, Dipanjan Das, Kevin Gimpel和 Noah A. Smith 在计算语言学人类语言技术协会北美分会会议录,2010年6月,加利福尼亚州洛杉矶。
100万条京东评分数据集
数据共100多万条,以下是数据的格式,产品编号,产品ID,<em>评分</em>,用户ID,谢谢!
imdb.npz.zip
<em>下载</em>后解压到 ~/.keras/datasets/ 下 别的文件居然需要5个积分,还是自己上传一个吧
年龄识别数据集IMDB-WIKI
ICCV,2015, DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 文章3个insight: (1)分享了IMDB-WIKI<em>数据集</em>,包含524230张从IMDB 和Wikipedia爬取的名人数据图片。 具体数据分布如下图:   (2)一个新颖的化回归为分类的年龄算法。本质就是在0-100之间的101类分类后,对...
IMDB影评倾向分类数据集
常用<em>数据集</em>IMDB影评倾向分类<em>数据集</em>。本数据库含有来自IMDB的25,000条影评,被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。
基于IMDb数据集的情感分析(TF-IDF与机器学习实现)
使用TF-IDF模型,结合机器学习进行情感分类,能取得较好的准确率。 本文的JupyterNotebook可参考这里。 本文介绍NLP的通用方法TF-IDF的使用,并且分类准确率能达到0.95,进入kaggle排行榜的前100。 TF-IDF TF-IDF(词频-逆文档频率)算法是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 TFIDF的主要...
keras自带的数据集
CIFAR10小图像分类 <em>数据集</em>50,000张32x32彩色训练图像,标注超过10个类别,10,000张测试图像。 用法: from keras.datasets import cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() 返回: 2元组: x_train,x_test:具有
用户对物品评分数据集
用于做大数据测试,这些数据都是包含三个三个字段,用户ID、物品ID、用户对物品的<em>评分</em>,【0,5】
Python-基于爬取的电影评分数据集构建以FM和LR为核心的电影推荐系统
[<em>电影</em>推荐系统] Based on the movie scoring data set, the movie recommendation system is built with FM and LR as the core(基于爬取的<em>电影</em><em>评分</em><em>数据集</em>,构建以FM和LR为核心的<em>电影</em>推荐系统).
电影下载
# -*- coding:utf-8 -*- import requests from lxml import etree url = &quot;https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html&quot; response = requests.get(url)# 统一网页的编码格式# 下面这句话最好加上# response.encoding = response....
2010年安徽省电赛(高职3道题)下载
这是2010年安徽大学生电子设计竞赛的高职组3道题。给下次参赛的有个参考吧 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/panxiao19891104/2780475?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/panxiao19891104/2780475?utm_source=bbsseo[/url]
3D物理传感器游戏--小球快跑下载
本案例是一款Android3D物理传感器小球快跑游戏。是一款很不错的传感器游戏,简单,易懂!适合感兴趣的Android游戏开发者学习。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ch_984326013/3432492?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ch_984326013/3432492?utm_source=bbsseo[/url]
停靠和自动隐藏下载
Mouse(鼠标)停留在dockpanel或点击,弹出dockpanel,像工具栏一样,双击自动隐藏,需要panelmanager,在第三方控件那 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/taoofenn/5287190?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/taoofenn/5287190?utm_source=bbsseo[/url]
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