项目介绍
Zephery/weiboanalysis 是一个托管在 GitHub 上的开源项目，主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前获得 1.1k 个 Star、203 次 Fork。
- 仓库全名
- Zephery/weiboanalysis
README 摘要
基于AdaBoost算法的情感分析研究 此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究 大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励 文本分类基本流程 运行环境 [anaconda: 3.5+]https://www.anaconda.com/ 本文项目流程 一、 使用微博应用获取微博文本，代码地址weiboget 二、 SVM初步分类(svmtemp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器 完整文档可以看doc…
完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。
常见问题
weiboanalysis 用什么语言开发？
主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前有 1.1k 个 Star。
weiboanalysis 可以免费商用吗？
仓库采用 Apache License 2.0 许可证，可免费使用与修改，商业使用请遵守许可证条款（例如保留版权声明与许可声明）。
如何获取 weiboanalysis 的源码？
可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/Zephery/weiboanalysis.git，默认分支为 master；安装与运行步骤见仓库 README。
weiboanalysis 最近还在维护吗？
仓库最近一次更新为 2020年4月23日，当前有 8 个未关闭 Issue；Star 数为 1.1k，可作为社区活跃度的参考。
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