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自然语言处理
第39任务： 使用机器学习进行预处理
查看课程
任务列表
第1任务： 向量化与独热编码
第2任务： 基于字典的one-hot实现
第3任务： 基于keras的one-hot表示
第4任务： 词袋模型
第5任务： TF-IDF
第6任务： Word2Vec模型概述
第7任务： Word2Vec模型训练
第8任务： Word2Vec模型应用
第9任务： Doc2Vec模型
第10任务： 背景与目标
第11任务： 数据读取
第12任务： 数据抽取
第13任务： 去除短信中的x序列
第14任务： jieba分词
第15任务： 去除停用词
第16任务： 数据预处理函数封装
第17任务： 垃圾短信的词频统计
第18任务： 词云图绘制
第19任务： 文本数据的向量化表达
第20任务： 获取训练样本的tf-idf权值向量
第21任务： 获取测试样本的tf-idf权值向量
第22任务： 模型训练及评价
第23任务： 小结
第24任务： 背景与挖掘目标
第25任务： 数据读取与探索
第26任务： 数据预处理
第27任务： 中文分词与去停用词
第28任务： 绘制各类别词云图
第29任务： 词向量提取
第30任务： 样本标签转换
第31任务： 模型构建
第32任务： 模型评估
第33任务： 训练过程可视化
第34任务： 小结
第35任务： 背景与挖掘目标
第36任务： 数据介绍
第37任务： 数据预处理方法介绍
第38任务： 数据读取
第39任务： 使用机器学习进行预处理
第40任务： 机器学习模型原理介绍
第41任务： 模型评估方法介绍
第42任务： 构建一个机器学习模型
第43任务： 构建多个机器学习模型
第44任务： 深度学习模型原理介绍
第45任务： 使用深度学习进行预处理
第46任务： 构建MLP模型
第47任务： 构建TextCNN模型
第48任务： 构建LSTM模型
第49任务： 预测测试集
第50任务： 计算BI指数
第51任务： 绘制关系图
第52任务： 小结
第53任务： 概述
第54任务： 数据预处理流程梳理
第55任务： 自定义中英文预处理函数
第56任务： 自定义加载语料函数
第57任务： 自定义tokenizer函数并划分数据集
第58任务： 转换数据集
第59任务： 模型结构介绍
第60任务： 定义Encoder端
第61任务： 定义注意力层
第62任务： 定义Decoder端
第63任务： 定义优化器、损失函数、检查点
第64任务： 定义单步模型训练
第65任务： 模型训练
第66任务： 模型推理
第67任务： 注意力绘图及翻译
第68任务： 模型优化与小结
第69任务： 【下载】配套资料
学
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张老师
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