Python數(shù)據(jù)預(yù)處理(四)- 特征降維與可視化
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理(三)- 文本特征向量化
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理(一)一抽取多源數(shù)據(jù)文本信息
自然語言處理(NLP)入門與實踐
真的是專業(yè)的清洗數(shù)據(jù)呀
真的萬分感謝了。謝謝。
后面斷了,其他還挺好的
基礎(chǔ)不好,想多看看流程,結(jié)果為了省時間都是復(fù)制粘貼,枯了
準(zhǔn)備課程需要花費不少時間和精力,課程難免有出錯,謝謝老師的分享。
知識很實用,但是講得不夠清晰。
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理(二)- 清洗文本數(shù)據(jù)
這是我在慕課網(wǎng)看過的最一般的視頻,看來把關(guān)不夠;雖然講的不咋地,不過還是學(xué)到了一些東西,感謝老師的分享
挺好的,辛苦老師了。
把去年用的jieba分詞復(fù)習(xí)了一遍,給新手入門夠用了,支持一下。
不錯不錯不錯不錯不錯
感覺后面還有內(nèi)容,沒有講完。
微信掃碼,參與3人拼團
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