48、机器学习方法与车辆检测、跟踪及速度估计技术分析

机器学习方法与车辆检测、跟踪及速度估计技术分析

机器学习在情感分析中的应用研究

在当今的数据分析领域，机器学习在情感分析方面的应用愈发广泛。为了深入了解这一领域的研究现状，研究人员选取了2013 - 2019年间发表的25篇相关研究文章进行分析。

研究方法采用的是二次研究，通过对这些文章的详细研读，对各类机器学习算法进行了剖析，并将研究结果以表格和图形的形式呈现，以便更直观地观察各算法之间的关系。目前，选择合适的机器学习方法进行情感分析以及数据处理流程仍是一个开放的研究领域，因此当下对这些流程的研究显得尤为重要。

以下是对部分研究文献的总结：
| 作者 | 年份 | 数据集 | 算法 | 研究结果 |
| — | — | — | — | — |
| Neethu M S, Rajasree R | 2013 | Twitter | SVM, NB, ME和集成分类器 | 各分类器的准确率相近 |
| WalaaMedhat, AhmedHassan, HodaKorashy | 2014 | 调查数据 | 对不同技术的调查 | NB和SVM是最常用的机器学习算法 |
| Abinash Tripathy, Ankit Agrawalb, Santanu Kumar Rath | 2015 | 电影评论 | NB, SVM | SVM分类器的性能优于其他分类器 |
| Harshali P. Patil, Dr Mohammad Atique | 2015 | 社交媒体 | 对不同技术的调查 | 主要挑战包括讽刺、语法错误的词汇以及现有词典的改进 |
| Bac Le和Huy Nguyen | 2015 | Tw