基于非线性函数逼近问题的相关问题一直是工程应用领域研究的热点问题,如传感器修正、产品设计仿真及机器人控制等,要求模型能够有效处理大样本高维非线性数据而且能够达到高精度、高鲁棒性及强泛化能力等性能表现,而目前的传统浅层模型均难以满足这些具体要求,在充分分析并研究现有典型深度学习模型后,得出深度学习模型能够实现对任意高维非线性复杂函数进行逼近的可行性,并提出相对传统浅层模型具有更优异性能表现的深度学习模型的设计方法。随着无线通信技术不断发展,移动终端的普及,大量的用户涌入到互联网中来,同时随着博客和微博的兴起,互联网进入了web2.0的时代。以自媒体为代表的个人影响会被网络放大,第三方点评平台也在这种浪潮之下应运而生,人们可以通过第三方点评平台来表达自己对商品的看法,大量的观点在网络平台上汇聚,形成对商品的较全面的评价,同时大型第三方点评平台上的评价和评分也成为用户了解商品的最好方式。学习的评分预测算法-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机但是第三方点评平台会存在评分缺失的现象,对平台的准确性和客观性造成不良影响。针对此问题,本文提出了基于文本向量和机器学习的评分预测的方法,能较为准确地预测确实的评分。  W模型有很好地运用于评分预测，不论是使用单一模型还是集成模型，都能取得较好的效果，但是AVG-CBOW模型得到的文本特征向量却不能很好地用于本文的评分预测任务。 本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name本文提出的4种文本特征提取的方法，都取得了较好的结果。尤其是vTAG-CBOW模型和vTFIDF-CBOW模型生成的特征向量，在线性模型上进行评分预测时，取得了和BOW模型相近的效果，并且在集成模型上进行评分预测取得了比BOW模型更好的效果。可见本文提出的4中模型相比于现有文本特征模型更加适用于评论评分预测任务。图136种评分预测模型的预测结果的均方根误差3结论本文主要介绍了6中机器学习的模型，其中包括4种单一模型和2种集成模型，并结合6种文本特征提取的方法，构建了36种评论文本预测的模型，并且在yelp数据集上使用16万条评论数据，对36种评分预测模型进行了训练，并用4万条评论数据作为测试数据，并以均方根误差和绝对平均误差最为标准对模型进行了评估，并对模型的评估结果进行了分析和总结。其中使用vTAG-CBOW模型和vTFIDF-CBOW模型提取出的文本特征向量作为输入，对GradientBoostingRegression模型进行训练得到的评分预测模型具有最优的预测能力。通过实验可知，基于文本向量和机器学习的评分预测算法能够较为准确的根据评论文本预测评学习的评分预测算法-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name