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Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘
〖课程目录〗:
51CTO学院 Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘 [2.4G]
┣━━第10章情感分析 [149.6M]
┃ ┣━━10-1 情感分析概述.mp4 [66.8M]
┃ ┣━━10-2 情感分析的词袋模型实现.mp4 [35.6M]
┃ ┗━━10-3 情感分析的分布式表达实现.mp4 [47.2M]
┣━━第11章自动摘要 [80.9M]
┃ ┣━━11-1 自动摘要的基本原理.mp4 [24.6M]
┃ ┣━━11-2 自动摘要的效果评价.mp4 [18.2M]
┃ ┗━━11-3 自动摘要的python实现.mp4 [38.2M]
┣━━第12章文本自动写作 [197.9M]
┃ ┣━━12-1 RNN的基本原理.mp4 [23.3M]
┃ ┣━━12-2 LSTM的基本原理.mp4 [22.8M]
┃ ┣━━12-3 Keras+TensorFlow组合的优势.mp4 [9.9M]
┃ ┣━━12-4 Keras+TensorFlow组合的安装.mp4 [9.3M]
┃ ┣━━12-5 案例1：数据准备.mp4 [36.5M]
┃ ┣━━12-6 案例1：模型拟合.mp4 [31.9M]
┃ ┣━━12-7 案例2：数据准备.mp4 [37.5M]
┃ ┗━━12-8 案例2：模型拟合.mp4 [26.8M]
┣━━第1章文本挖掘概述 [104.5M]
┃ ┣━━1-1 什么是文本挖掘.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━1-2 文本挖掘的基本流程和任务.mp4 [24.3M]
┃ ┣━━1-3 文本挖掘的基本思路.mp4 [21.7M]
┃ ┗━━1-4 语料数据化时需要考虑的工作.mp4 [26.1M]
┣━━第2章磨刀不误砍柴工 [240M]
┃ ┣━━2-1 Python常用IDE简介.mp4 [32.1M]
┃ ┣━━2-2 Anaconda的安装与配置.mp4 [31.2M]
┃ ┣━━2-3 Jupyter Notebook的基本操作.mp4 [25.5M]
┃ ┣━━2-4 NLTK的安装与配置.mp4 [30.7M]
┃ ┣━━2-5 什么是语料库.mp4 [60.5M]
┃ ┗━━2-6 准备《射雕》语料库.mp4 [60M]
┣━━第3章分词 [194.4M]
┃ ┣━━3-1 分词原理简介.mp4 [32.6M]
┃ ┣━━3-2 结巴分词的基本用法.mp4 [33.3M]
┃ ┣━━3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库.mp4 [45.5M]
┃ ┣━━3-4 去除停用词.mp4 [52.3M]
┃ ┗━━3-5 词性标注及其他.mp4 [30.8M]
┣━━第4章词云展示 [262.6M]
┃ ┣━━4-1 词频统计.mp4 [38.5M]
┃ ┣━━4-2 词云概述.mp4 [22M]
┃ ┣━━4-3 wordcloud包的安装.mp4 [37.3M]
┃ ┣━━4-4 绘制词云.mp4 [66.2M]
┃ ┣━━4-5 设置词云背景模板.mp4 [45.6M]
┃ ┗━━4-6 修改词云颜色.mp4 [53M]
┣━━第5章文本信息的向量化 [361.1M]
┃ ┣━━5-1 词袋模型.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━5-2 词袋模型的gensim实现.mp4 [56.4M]
┃ ┣━━5-3 用Pandas生成文档词条矩阵.mp4 [56.6M]
┃ ┣━━5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵.mp4 [57.5M]
┃ ┣━━5-5 从词袋模型到N-gram模型.mp4 [27.3M]
┃ ┣━━5-6 文本信息的分布式表示.mp4 [29.8M]
┃ ┣━━5-7 共现矩阵.mp4 [23.4M]
┃ ┣━━5-8 NNLM模型的突破.mp4 [23.4M]
┃ ┗━━5-9 word2vec一出，满座皆惊.mp4 [53.3M]
┣━━第6章关键词提取 [200.3M]
┃ ┣━━6-1 关键词提取的基本思路.mp4 [24.7M]
┃ ┣━━6-2 TF-IDF 算法.mp4 [26M]
┃ ┣━━6-3 TF-IDF算法的jieba实现.mp4 [52.8M]
┃ ┣━━6-4 TF-IDF算法的sklearn实现.mp4 [27.9M]
┃ ┣━━6-5 TF-IDF算法的gensim实现.mp4 [27.4M]
┃ ┗━━6-6 TextRank算法.mp4 [41.6M]
┣━━第7章抽取文档主题 [221M]
┃ ┣━━7-1 主题模型概述.mp4 [49M]
┃ ┣━━7-2 主题模型的sklearn实现.mp4 [76M]
┃ ┗━━7-3 主题模型的gensim实现.mp4 [96M]
┣━━第8章文档相似度 [252.2M]
┃ ┣━━8-1 基本概念.mp4 [29.2M]
┃ ┣━━8-2 词条相似度：word2vec训练.mp4 [47.7M]
┃ ┣━━8-3 词条相似度：word2vec应用.mp4 [42.7M]
┃ ┣━━8-4 文档相似度的词袋模型实现.mp4 [42.6M]
┃ ┣━━8-5 doc2vec.mp4 [48M]
┃ ┗━━8-6 文档聚类.mp4 [41.9M]
┣━━第9章文本分类 [155.1M]
┃ ┣━━9-1 文本分类概述.mp4 [40.3M]
┃ ┣━━9-2 朴素贝叶斯算法.mp4 [32M]
┃ ┣━━9-3 算法的sklearn实现.mp4 [49.1M]
┃ ┗━━9-4 算法的NLTK实现.mp4 [33.7M]
┣━━文档.zip [23.4M]
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发表于 2021-1-8 00:47:38
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