博伊斯

当前话题为您枚举了最新的博伊斯。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

田纳西-伊斯曼数据集
包含田纳西-伊斯曼化工过程的数据集。
基于主元分析 (PCA) 的田纳西-伊斯曼过程数据分析
本代码展示了如何利用主元分析 (PCA) 方法对田纳西-伊斯曼化工过程数据进行分析。需要注意的是,代码中不包含数据,需要用户自行获取田纳西-伊斯曼过程数据以实现结果。
微博博主特征与行为数据分析
社交网络环境的大数据化趋势,使微博博主的信息被收集整合,为其特征与行为分析提供了基础。
微博评论情感标注
自然语言情感分析主要应用于微博评论,通过算法识别用户情感倾向,帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型,系统能高效分类情感类别,提高数据处理效率。
考博词汇10000全集
包含了考博词汇10000条目的Excel版本,涵盖了从abate到acidosis的各种单词及其详细释义。
微博内容定向采集工具
微博内容定向采集工具 这款工具能够根据您指定的关键词和日期范围,精准抓取微博平台上的相关内容,助力您进行舆情监测、市场调研、竞品分析等工作。 主要功能: 关键词设定:支持设定多个关键词,并可选择包含任意关键词、包含所有关键词或排除特定关键词等匹配模式。 日期范围选择:可设定具体的起始日期和结束日期,精准锁定目标时间段内的微博内容。 数据导出:支持将采集到的微博内容导出为多种格式,方便您进行后续分析和处理。 使用场景: 品牌监测:追踪品牌相关话题的讨论热度和舆论走向,及时了解消费者反馈。 热点事件追踪:快速收集特定事件的相关微博内容,把握事件发展脉络和舆论动态。 市场调研:了解目标用户群体在微博平台上的行为和偏好,为市场决策提供数据支撑。 竞品分析:分析竞争对手的微博营销策略和用户评价,为自身品牌发展提供借鉴。 注意事项: 工具的使用需遵循微博平台的相关规定和 robots 协议。
Java Web 微博项目源码
这是一个基于JSP和Servlet的简易微博项目,涵盖了图片上传、MySQL分页、JSTL以及数据库设计等功能,适合Java Web入门学习。
贝叶斯公式与朴素贝叶斯
贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法,它假设特征在给定类的情况下相互独立。
MATLAB实现布莱克-斯克尔斯期权定价模型
布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型(Black-Scholes-Merton Option Pricing Model),通过MATLAB编程实现。
巴伊兰大学MEG数据分析的matlab清理代码
使用matlab进行心线数据分析的过程中,提供了巴伊兰大学MEG数据的代码清理方法。