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簡(jiǎn)介：本課介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理過程體系，包括數(shù)據(jù)類型與采集、文本轉(zhuǎn)化與抽取、數(shù)據(jù)集成與規(guī)約、中文分詞、數(shù)據(jù)清洗、特征提取與變換、特征向量化、特征降維、特征選擇、可視化、詞典模型、TF-IDF向量模型、主題模型等。

第1章 手工實(shí)現(xiàn)文本特征向量化

第2章 Gensim實(shí)現(xiàn)文本特征向量化

課程須知
1、本課程面向一定編程基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)專業(yè)、軟件工程專業(yè)、通信專業(yè)、電子技術(shù)專業(yè)和自動(dòng)化專業(yè)的學(xué)生。 2、本課程也適用于大數(shù)據(jù)從業(yè)者及人工智能相關(guān)工程人員。 3、任何有興趣的同學(xué)均適合學(xué)習(xí)。
老師告訴你能學(xué)到什么？
1、掌握數(shù)據(jù)缺失值、偏態(tài)數(shù)據(jù)等處理技巧 2、手工打造詞袋模型與TF-IDF向量化技術(shù) 3、掌握Gensim實(shí)現(xiàn)特征向量化

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