毕业设计计算机源码-WeiboAnalysis：微博情感分析与文本分类项目
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简介：
本项目为毕业设计作品《WeiboAnalysis》，旨在运用Python等技术手段对微博数据进行情感分析及文本分类，以实现社交媒体内容的有效理解和处理。
毕业设计计算机源码基于AdaBoost算法的情感分析研究是本科期间的一个项目。由于时间紧迫，文章与代码存在不少错误，请大家仅参考其思路即可。
大学时期没有好好学习算法知识，尤其是树、图等理论部分提不起兴趣。幸运的是，在毕业设计中选择了机器学习的课题，并且完成了一个还算有趣的项目，稍稍弥补了在校时的一些遗憾。现在将该项目开源出来，尽管感觉还有提升空间，大部分内容也是参考他人的成果。
文本分类的基本流程如下：
运行环境：[anaconda:3.5+]
本段落项目的具体步骤包括：
一、通过微博应用获取数据。
二、使用SVM进行初步分类（svm_temp.py）。
三、利用贝叶斯定理对情感进行分析。
四、采用AdaBoost算法增强分类器。
完整文档可以查看doc文件夹中的内容，其中包括：
一、如何从微博中提取文本数据；
二、应用支持向量机(SVM)的初步文本分类方法；
三、使用朴素贝叶斯模型进行进一步的情感分析；
四、利用AdaBoost提升分类效果：
4.1 单类别的AdaBoost算法
4.2 多类别问题下的AdaBoost改进，包括AdaBoost.SAMME和AdaBoost.SAMME.R两种方法。
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