机器学习疯狂入门(2):朴素贝叶斯文本分类

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共6节 2559人在学 课程详情
  • 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
  • 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
  • 朴素贝叶斯分类入门理解:判断我们到底要不要跳槽
  • 套路学习:sklearn实现最简单朴素贝叶斯文本分类(多项式模型)
  • 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
  • [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

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    课时介绍

    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-机器学习疯狂入门(2):朴素贝叶斯文本分类

    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
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