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多语言语音情绪识别
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【图书】Python数据分析与挖掘实战（第2版）
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》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境，Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识
项目合作：Tableau项目案例开发
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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀
交付单位：苏州大学应用技术学院，重庆第二师范学院，广州商学院，广州软件学院，广东东软学院，广东东软学院，广东理工职业技术学院，肇庆学院，滇西应用技术大学，天津财经大学
机器学习技术V2
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物联网系统基础知识
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信用贷款风险控制（大数据挖掘建模平台）
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课程介绍了基于GBM算法的用户还款概率预测分析，其中包括数据准备、数据清洗、特征构建、模型构建等内容，为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例。
深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础
自然语言处理
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课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法
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