涛哥最新出品的体系化《用户画像综合项目教程》，涵盖用户画像技术架构设计、用户画像标签模型设计、各类现实标签、统计标签、模型标签、策略标签等的具体实现，包含idmapping，图计算sparkgraphx，朴素贝叶斯模型，评论文本NLP分析等各类算法非常适合有一定大数据开发技术基础，但缺乏综合项目经验的同学学习
2023/3/4 7:44:36
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基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
2023/2/18 1:28:21
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代码是我实验课完成的，Java实现分类问题，朴素贝叶斯算法，对网上需手动输入数据的代码稍微改进，数据是文件夹里的txt文件，读者可以本人更改数据文件，非常方便，注释详细。
2023/2/10 14:29:07
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采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。
程序可在Matlab中运行。
留意：程序代码在压缩包中的Homework1solution.pdf中！
程序可在Matlab中运行。
留意：程序代码在压缩包中的Homework1solution.pdf中！
2020/10/26 18:15:32
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采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。
程序可在Matlab中运行。
留意：程序代码在压缩包中的Homework1solution.pdf中！
程序可在Matlab中运行。
留意：程序代码在压缩包中的Homework1solution.pdf中！
2020/10/26 18:15:32
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实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集：balance-scale.data（见附件一），已无数据集构建贝叶斯分类器。
数据包括四个属性：五个属性值第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
数据包括四个属性：五个属性值第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
2016/6/24 21:06:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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