Udemy線上課程 NLP算法——貝葉斯算法入門必備寶典 建立者:三節課 sanjieke 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
內容說明:
貝葉斯模型發源於古典數學理論、具有穩定的分類效率，與其他分類方法相比，其算法更為簡單、誤差率更低，可以直接衡量標籤和特徵之間的概率關係，所以在數據處理分析板塊運用十分廣泛。
本門課我們將進行系統的貝葉斯算法學習，課程從貝葉斯算法概述入手，涉及算法推導實例、拼寫糾錯、垃圾郵件過濾實例、拼寫檢查器實現等四個部分。
學員通過完成課程學習，將對貝葉斯算法有更全面的認識與理解，除此之外，課程還穿插了新聞分類任務實戰，我們將帶領學員串聯所學理論知識，實現項目的完整輸出，完成貝葉斯算法的學習與應用。
課程內容:
01 - 課程導讀
001 課程簡介.html
002 講師介紹.html
003 課程大綱.html
02 - 貝葉斯算法
001 貝葉斯算法概述.mp4
002 貝葉斯推導實例.mp4
003 拼寫糾錯實例.mp4
004 模型比較理論.mp4
005 垃圾郵件過濾.mp4
006 貝葉斯實現拼寫檢查器.mp4
03 - 新聞分類任務實戰
001 文本分析.mp4
002 關鍵詞提取.mp4
003 相似度計算.mp4
004 新聞數據與任務簡介.mp4
005 TF-IDE關鍵詞提取.mp4
006 LDA建模.mp4
007 基于貝葉斯算法進行新聞分類.mp4
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