Python文本数据分析视频课程(原理+新闻分类项目实战)

课程目标:掌握文本数据分析基础概念以及如何应用Python进行文本数据分析与分类任务

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4.8分 共14课时,共2小时21分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握文本数据分析基础概念以及如何应用Python进行文本数据分析与分类任务

适用人群

机器学习,深度学习,数据分析方向的同学们

课程简介

课程首先概述文本分析的基本概念,整个课程围绕案例进行:新闻分类任务。案例从零开始讲解如何使用Python库进行分析与建模的工作。案例中实例演示如何从杂乱的文本数据开始进行分词预处理到最后应用贝叶斯算法进行分类预测。

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第一章文本分析概述
3节25分钟
1-1课程简介 [免费试看]
01:30
1-2文本分析与关键词提取
12:11
1-3相似度计算
11:44
第二章贝叶斯算法
4节40分钟
2-1贝叶斯算法概述
06:58
2-2贝叶斯推导实例
07:38
2-3贝叶斯拼写纠错实例
11:46
2-4贝叶斯垃圾邮件过滤实例
14:09
第三章案例实战:新闻数据分类
7节1小时15分钟
3-1新闻数据与任务简介
10:19
3-2TF-IDF关键词提取
13:28
3-3LDA建模
09:10
3-4基于贝叶斯算法进行新闻分类
14:53
3-5NLTK库概述
07:47
3-6NLTK常用方法
12:16
3-7NLTK分类器
07:58
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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