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【课程介绍】
1、本课程主要环境基于python3.6和sklearn。请大家准备好这两个环境的安装。 2、本课程从属于正在录制的《机器学习入门系列》，本篇是第2篇：朴素贝叶斯文本分类。本课程中会涉及到一些数学算法和使用工具。先教大家怎么使用和简单触碰原理。很快后续会有针对这些特定数学基础和工具的精讲课程开设。 3、本课程特别适合web程序员想要入门机器学习的同学
1、本课程主要环境基于python3.6和sklearn。请大家准备好这两个环境的安装。 2、本课程从属于正在录制的《机器学习入门系列》，本篇是第2篇：朴素贝叶斯文本分类。本课程中会涉及到一些数学算法和使用工具。先教大家怎么使用和简单触碰原理。很快后续会有针对这些特定数学基础和工具的精讲课程开设。 3、本课程特别适合web程序员想要入门机器学习的同学
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【课程收益】
帮助大家快速理解传统机器学习算法中的朴素贝叶斯分类，并且能够逐步应用到实战中
帮助大家快速理解传统机器学习算法中的朴素贝叶斯分类，并且能够逐步应用到实战中
课程大纲
课件付费后打包下载
- 章节目录
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- 1. tf-idf入门、提取文本最佳关键字、文本分词、SkLearn实现和理论公式的区别 课件付费后下载 37:32
- 2. 贝叶斯公式入门理解、计算Java程序员的比例、垃圾邮件的判断基础 课件付费后下载 18:20
- 3. 朴素贝叶斯分类入门理解：判断我们到底要不要跳槽 课件付费后下载 14:20
- 4. 套路学习:sklearn实现最简单朴素贝叶斯文本分类(多项式模型) 课件付费后下载 21:36
- 5. 实战套路:sklearn利用搜狗新闻数据+朴素贝叶斯进行新闻分类、检查准确率 课件付费后下载 32:47
- 6. [附加课]sklearn利用搜狗新闻数据+朴素贝叶斯进行新闻分类之增量学习 课件付费后下载 15:44
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