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Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘

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发表于 2020-2-24 15:39:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录:7 N& D. @5 k8 k# r7 X0 s
1-1 什么是文本挖掘.mp4
4 g) y$ d) N+ D- a5 c9 O! L# t5 l1-2 文本挖掘的基本流程和任务.mp46 ?7 Y2 P! _1 ]( @) L+ K' e, g, b
1-3 文本挖掘的基本思路.mp4: q+ e* `' F. T) t+ H! V1 O
1-4 语料数据化时需要考虑的工作.mp40 F# c$ K1 w" T7 h" v& X
2-1 Python常用IDE简介.mp4- Z# w' k( m" \( _8 U
2-2 Anaconda的安装与配置.mp4
: Z" P: _! m  [, i2-3 Jupyter Notebook的基本操作.mp4
$ m$ S  G5 X8 i/ w; f( ]* O2-4 NLTK的安装与配置.mp43 z6 [4 n5 I; h' A& t* D: R
2-5 什么是语料库.mp4
( k! d$ ~3 ^# U  }  n, F! w2-6 准备《射雕》语料库.mp4
; h! ?$ n. l, m+ N3 H$ ^3-1 分词原理简介.mp4
3 p" c  k/ u& h! t3 H3-2 结巴分词的基本用法.mp4
9 ]- J% L* G3 Q3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库.mp4
. M( |8 @; ^( n, I" Q, z3-4 去除停用词.mp44 t4 F, r9 u% j0 o3 u( v, G
3-5 词性标注及其他.mp4, C) m9 K, f) N! D3 ?1 b
4-1 词频统计.mp4; S$ s+ H) K8 I. @7 e- v4 r# Q
4-2 词云概述.mp4# M* |. x# E5 a8 J! L& Q4 ~1 ]8 q
4-3 wordcloud包的安装.mp4) z$ a+ J) `8 I  C$ f
4-4 绘制词云.mp4
, P$ E- D$ l* Y2 Y4-5 设置词云背景模板.mp4
- a  ]+ H4 ~$ M3 V4-6 修改词云颜色.mp4
7 c0 a8 b/ f+ C% a$ ^5-1 词袋模型.mp4
% Z3 X3 @# Q5 `2 u5-2 词袋模型的gensim实现.mp4
; T5 k+ Q: L1 L: e7 X8 f5 f$ M. c5-3 用Pandas生成文档词条矩阵.mp4
# ?0 a# e+ p. c% l5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵.mp4! H, [8 f, D% t; T3 E* i
5-5 从词袋模型到N-gram模型.mp4; \% |- B! T; f7 {, k
5-6 文本信息的分布式表示.mp4
: n& A2 T& |+ j5-7 共现矩阵.mp4( m/ E- h# M" y1 l2 E- @* z
5-8 NNLM模型的突破.mp4
- p6 t6 D+ I; |# k; B+ I# [+ n5-9 word2vec一出,满座皆惊.mp4
- B3 X) w. ?2 r6-1 关键词提取的基本思路.mp4
) t3 B. z/ J/ a6 A1 {; D2 ^: h6-2 TF-IDF 算法.mp49 U$ D$ k) N6 @7 ?- X( ~5 F; Y
6-3 TF-IDF算法的jieba实现.mp4( \2 E; w& X9 P. `
6-4 TF-IDF算法的sklearn实现.mp45 m0 O6 b1 P9 B* r) Z. ~& w1 D
6-5 TF-IDF算法的gensim实现.mp4
. b* p, c4 h4 l6-6 TextRank算法.mp47 T: V. P$ ?% S. I
7-1 主题模型概述.mp4
$ b! ?$ i+ k& i* A) W) H* S" j7-2 主题模型的sklearn实现.mp41 H. `" k# x3 X) R: _. y! f+ m$ ^2 O* Q
7-3 主题模型的gensim实现.mp4  t9 s- p6 i9 I* {! b5 F( r: f0 j
8-1 基本概念.mp4
, s( b! f- y( u9 }) J/ G8-2 词条相似度:word2vec训练.mp4
, S6 H2 s% Y; n# T8-3 词条相似度:word2vec应用.mp4% o" \# Z1 m6 i
8-4 文档相似度的词袋模型实现.mp43 r/ c& G: b2 W) e3 ~
8-5 doc2vec.mp4- F3 t1 z% d' n) B7 ]
8-6 文档聚类.mp4
: O. U+ o+ m2 K: W9 s& G9-1 文本分类概述.mp4
0 W. s$ P) i9 a, p9-2 朴素贝叶斯算法.mp4
/ ~! Y( V4 `1 j9 g9-3 算法的sklearn实现.mp4! F5 J" u- `* n4 a/ }+ X
9-4 算法的NLTK实现.mp4% H1 p. s& L/ ^; O; v
10-1 情感分析概述.mp4
! v: v! ^7 `, Q& C- R: V10-2 情感分析的词袋模型实现.mp4
# E) S3 E; i7 C10-3 情感分析的分布式表达实现.mp4, w, _0 A" {" K3 T/ I% y9 ]
11-1 自动摘要的基本原理.mp4
' g% {: F+ d% J: V* X0 g% J1 h! T1 d11-2 自动摘要的效果评价.mp40 z$ g5 ~% y" O' |( N3 o
11-3 自动摘要的python实现.mp4& h4 A) k2 c4 m3 |; I% S  s
12-1 RNN的基本原理.mp43 ^1 ]+ N. U- d) C  }4 D
12-2 LSTM的基本原理.mp43 m7 A; n, [! o+ O; e- b/ U  ^1 R
12-3 Keras+TensorFlow组合的优势.mp4
- w% s1 w! ]% Q' k12-4 Keras+TensorFlow组合的安装.mp4
" ?- Z2 @& N) \5 H  t6 s12-5 案例1:数据准备.mp4" n, P9 J! m$ s  s" J! B. E
12-6 案例1:模型拟合.mp4' v- x$ g( E7 b
12-7 案例2:数据准备.mp4
5 Y1 C- i5 n7 O- d12-8 案例2:模型拟合.mp42 Z8 i4 E  z$ E& v# U# @
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$ c# O/ R& V' |: b$ B: ^! q  T2 s7 B$ A9 j4 ~2 z0 @
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发表于 2020-9-21 19:56:33 | 显示全部楼层
thanks for sharing.
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发表于 2021-8-18 20:25:04 | 显示全部楼层
先下载看看好不好用!
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发表于 2022-12-23 22:13:53 | 显示全部楼层
请问怎么下载呀
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发表于 2022-12-23 22:16:14 | 显示全部楼层
我的金币不足,可以分享给我吗,求求了
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