网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

30个省市（除西藏）空间权重矩阵（空间邻接、地理距离、经济距离矩阵） 数据包括：包括空间邻接矩阵、空间地理距离矩阵、空间经济距离矩阵；其中空间经济矩阵根据2012-2020年人均GDP得到。 赠送原始数据，python计算代码

dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

本课程是微信小程序开发系列课程的知识（价值）变现的拓展课程，目的是带大家：熟悉微信小程序流量主开通流程、了解小程序广告位收益分析、学会如何提高激励视频广告收益、了解激励视频广告高收益应用场景及学会小程序广告位开发，最终学会如何通过微信小程序广告位开发赚钱。本课程零门槛，适合所有对小程序广告赚钱感兴趣的朋友；而且这应该是非技术类最让开发者感兴趣的内容——毕竟赚钱是一个经久不衰、让人振奋的话题。回到做本课程的初衷：是希望大家通过前面小程序开发课程的学习，能开发一款属于自己的小程序，并能赚取广告收益，真正能学以致用，感受到编程的乐趣（赚钱应该是最能激励我们学好一门技术的源动力）。   ★课程亮点○简单易懂○干货经验分享○学完即可开始赚钱之旅 ★课程大纲○小程序广告赚钱的步骤○如何快速开通微信小程序流量主○小程序广告位类型及说明○小程序广告位收益分析○如何提高激励视频广告收益○激励视频广告高收益应用场景○小程序广告位开发    

kaggle游乐场系列比赛蓝莓产量的代码，团队利用lasso回归选取变量，利用随机森林对变量重要性进行排序，然后利用多元线性回归、bp神经网络（matlab）、SVR、LightGBM对其进行预测。所有代码如下。.zip

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伍德里奇计量经济学，面板数据之前的部分，这是我放在Goodnotes的笔记，现在转成了PDF。

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一个英文版本的神经网络课件。得来不易，希望对大家有所帮助。