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Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘

【7235】-Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘

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  • 资源简介:Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘
  • 详细描述

    Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘


    第1章文本挖掘概述30分钟5节
    1-1什么是文本挖掘[免费试看]08:57
    1-2文本挖掘的基本流程和任务[免费试看]08:19
    1-3文本挖掘的基本思路[免费试看]06:52
    1-4语料数据化时需要考虑的工作[免费试看]06:49
    1-5本课程代码课件及数据下载说明
    第2章磨刀不误砍柴工1小时12分钟6节
    2-1Python常用IDE简介[免费试看]11:21
    2-2Anaconda的安装与配置[免费试看]16:23
    2-3Jupyter Notebook的基本操作[免费试看]11:58
    2-4NLTK的安装与配置06:06
    2-5什么是语料库13:43
    2-6准备《射雕》语料库13:08
    第3章分词44分钟5节
    3-1分词原理简介[免费试看]08:02
    3-2结巴分词的基本用法[免费试看]09:08
    3-3使用自定义词典和搜狗细胞词库09:55
    3-4去除停用词11:07
    3-5词性标注及其他06:30
    第4章词云展示55分钟6节
    4-1词频统计08:25
    4-2词云概述05:03
    4-3wordcloud包的安装08:10
    4-4绘制词云13:13
    4-5设置词云背景模板09:36
    4-6修改词云颜色10:35
    第5章文本信息的向量化1小时24分钟9节
    5-1词袋模型07:33
    5-2词袋模型的gensim实现10:55
    5-3用Pandas生成文档词条矩阵11:16
    5-4用sklearns生成文档-词条矩阵11:41
    5-5从词袋模型到N-gram模型06:50
    5-6文本信息的分布式表示09:51
    5-7共现矩阵05:57
    5-8NNLM模型的突破05:20
    5-9word2vec一出,满座皆惊15:18
    第6章关键词提取43分钟6节
    6-1关键词提取的基本思路06:43
    6-2TF-IDF 算法05:53
    6-3TF-IDF算法的jieba实现11:10
    6-4TF-IDF算法的sklearn实现05:39
    6-5TF-IDF算法的gensim实现05:36
    6-6TextRank算法08:17
    第7章抽取文档主题41分钟3节
    7-1主题模型概述13:03
    7-2主题模型的sklearn实现12:25
    7-3主题模型的gensim实现15:57
    第8章文档相似度54分钟6节
    8-1基本概念07:38
    8-2词条相似度:word2vec训练10:07
    8-3词条相似度:word2vec应用09:24
    8-4文档相似度的词袋模型实现07:52
    8-5doc2vec09:55
    8-6文档聚类09:05
    第9章文本分类35分钟4节
    9-1文本分类概述11:07
    9-2朴素贝叶斯算法07:12
    9-3算法的sklearn实现10:27
    9-4算法的NLTK实现06:44
    第10章情感分析35分钟3节
    10-1情感分析概述17:56
    10-2情感分析的词袋模型实现07:29
    10-3情感分析的分布式表达实现10:13
    第11章自动摘要35分钟3节
    11-1自动摘要的基本原理13:10
    11-2自动摘要的效果评价09:03
    11-3自动摘要的python实现12:50
    第12章文本自动写作1小时27分钟8节
    12-1RNN的基本原理13:55
    12-2LSTM的基本原理13:16
    12-3Keras+TensorFlow组合的优势05:32
    12-4Keras+TensorFlow组合的安装05:46
    12-5案例1:数据准备13:55
    12-6案例1:模型拟合11:21
    12-7案例2:数据准备13:38
    12-8案例2:模型拟合

     
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