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大数据挖掘
案例实战
公众健康问句分类
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公众健康问句分类
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介绍
全部
pytorch
tensorflow
pytorch-t
全部任务
全部任务
1 背景与挖掘目标
2.1 数据探索
2.2 分词和去停用词
2.3 词序列化和长度对齐
3.1 预训练词向量
3.2 词向量矩阵
4.1 textCNN模型搭建
4.2 模型训练
4.3 模型评估和总结
公众健康问句分类.zip
4.3 构建textCNN
4.2 textCNN介绍
4.1 统一各样本的词语数量
3.3 保存处理好的数据
3.2 获取目标词向量矩阵
3.1 词嵌入（Word2Vec...
2.5 为词语编号
2.4 去除停用词
2.3 读取停用词表
2.2 剔除无效字符及分词操作
2.1 数据探索
1.2 目标分析
1.1 背景与目标
5.1 模型性能评估
5.2 小结
4.4 建模前数据准备
4.5 执行模型训练
配套数据和代码
配套PPT
1.1 背景与目标
1.2 目标分析
2.1 数据探索
2.2 剔除无效字符及分词操作
2.3 读取停用词表
2.4 去除停用词
2.5 为词语编号
3.1 词嵌入（Word2Vec...
3.2 获取目标词向量矩阵
3.3 保存处理好的数据
4.1 统一各样本的词语数量
4.2 textCNN介绍
4.3 构建textCNN
4.4 建模前数据准备
4.5 执行模型训练
5.1 模型性能评估
5.2 小结
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基于基站定位数据的商圈分析
0
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基于LSTM生成古诗词
1
0
基于姓名数据的性别智能分类
1
0
股市评论数据情感分析
1
0
授课教师
陈四德
数据挖掘金牌讲师
课程特色
视频(9)
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