基于 的企业网站建设,云服务器做网站一般配置,wordpress可以承载多少数据,c 做彩票网站《非结构化信息分析应用与实践#xff08;筹#xff09;》Part 1.知识储备一、机器学习
1.几种常见的有监督学习算法
2.几种常见的无监督学习算法
3.数据挖掘基础知识 30 问
二、神经网络与深度学习
1.MP神经网络模型#xff08;附实例代码讲解#xff09;
2.图解LST…《非结构化信息分析应用与实践筹》
Part 1.知识储备
一、机器学习
1.几种常见的有监督学习算法
2.几种常见的无监督学习算法
3.数据挖掘基础知识 30 问
二、神经网络与深度学习
1.MP神经网络模型附实例代码讲解
2.图解LSTM和GRU
3.图解机器翻译模型基于注意力机制的 Seq2Seq
三、应用与实践一
1.基于时间序列的预测方法
2.利用机器学习算法进行预测分析一移动平均Moving Average
3.利用机器学习算法进行预测分析二线性回归Linear Regression
4.利用机器学习算法进行预测分析三最近邻K-Nearest Neighbours
5.利用机器学习算法进行预测分析四自回归差分移动平均模型AutoARIMA
6.利用机器学习算法进行预测分析五Prophet
7.利用机器学习算法进行预测分析六长短时记忆网络LSTM
8.基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP上手简单附可运行源码
9.如何量化时间序列之间的相似性
10.利用时间序列聚类细分客户以电力行业为背景
Part 2.非结构化信息分析
四、文本分析
1.文本表示一One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram
2.BOW和TF-IDF详解
3.词袋模型在文本分类中的用法
4.文本相似度算法TF-IDF与BM25
5.利用TextRank算法提取关键词
6.基于TextRank算法的文本摘要
7.图解Word2Vec
8.Gensim核心概念
9.Gensim中的Word2Vec
10.主题建模评估连贯性分数Coherence Score
11.主题建模基于 LDA 实现
12.主题建模BERTopic理论篇
13.主题建模BERTopic实战篇
14.基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析
15.从 “文本” 到 “知识”信息抽取Information Extraction
16.基于scattertext的 “十二五和十三五规划” 文本分析
五、应用与实践二
1.基于NLP的电影评论情感分析模型比较
2.情感分析一基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
3.情感分析二基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现
4.情感分析三基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
5.情感分析四基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
6.情感分析五基于 BERT 实现 如果有机会我想写本书书名如题所示哈哈持续更新中
