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揭秘全网聚合新闻 python实战新闻分类

  • 课程须知

    本课程将带领学生利用提供的新闻分类数据从0开始构建新闻分类算法模型并部署上线,主要包含以下几个部分:1. jieba分词技术介绍。2. tfidf文本特征提取原理。3. word2vec词向量原理。4

  • 课程涉及知识要点

    1.jieba分词。 2.tfidf文本特征提取。 3.word2vec词向量。 4.逻辑回归。 5.模型部署。

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  1. 课程介绍
  2. 课程评论

【课程简介】

本课程将带领学生利用提供的新闻分类数据从0开始构建新闻分类算法模型并部署上线,主要包含以下几个部分:1. jieba分词技术介绍。2. tfidf文本特征提取原理。3. word2vec词向量原理。4. tfidf新闻分类模型训练/word2vec新闻分类模型训练。5. 模型部署上线进行预测。

【主讲内容】

1.jieba分词。

2.tfidf文本特征提取。

3.word2vec词向量。

4.逻辑回归。

5.模型部署。

【主讲教师

金牌讲师   秦老师

计算机方向硕士,多年算法开发经验和丰富的机器学习/深度学习教学经验,精通python,C,Java,js等编程语言,专注机器学习/人工智能,研究过统计学习理论,熟悉模型背后的数学原理。擅长开源库、框架在机器学习方面应用,讲课深入浅出。

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