京東評論情感分類器（基於bag-of-words模型）

京東評論情感分類器（基於bag-of-words模型） java 最近在原本在研究paraVector模型，想拿bag-of-words來作對比。機器學習 數據集是京東的評論，通過人工挑選，選出一批正面和負面的評論。學習 實驗的數據量不大，340條正面，314條負面。我通常拿200正面和200負面作訓練，剩下作測試。測試 作着作着，領悟了一些機器學習的道理。發現，對於不一樣的數據集，效果是不一樣的

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