很多人联系我说是否能出一系列机器学习的视频教程, 我其实有考虑过, 只不过我觉得目前市场上有很多大神的经典课程, 都讲的比我好, 我不想再创造很多轮子, 但是, 这些大神的作品都缺乏一定的配套资源, 比如练习和实验代码, 并且缺少系统的学习路线, 所以本站打算做一个整理, 把一些经典课程整理出来, 并配上相应的学习资料, 让大神的课程发挥更大的作用。 以下是本站整理的李宏毅老师的机器学习视频教程系列, 本站先放视频, 然后会逐步整理配套的代码/习题/笔记等, 只是希望这个系列教程能对大家有帮助。下面是《李宏毅机器学习教程系列》的视频内容:

sentimentpy是我根据R语言的一个文本情感分析包sentiment进行开发的, 开发的初衷有:

• R的sentiment已经被弃坑, 没人维护
• Python比R更擅长文本处理
• sentiment包不支持中文

而sentimentpy包有如下特点:

• 使用朴素贝叶斯分类算法
• 利用了情感词典
• 支持中英文
• 支持情绪分类(喜怒哀乐恶惊)
• 支持极性分类(positive/negtive/both)

正在开发的功能:

• 利用语料库训练神经网络进行分类

常见的模型评估方法有以下三种：

中文的带有情感标注的语料库比较少, 所以我特地整理了一些公开的语料库, 有些怕丢失, 放到了自己的百度网盘里, 有需要的请自行下载。

这是一个绘制中介效应路径图的小程序, 直接修改相应的参数就会自动重新绘制中介效应路径图:

利用三次回归可以检验三个变量之间的中介效应, 关于这个方法可以参考我的这几篇文章: