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8、Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘
8、Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘 2.3GB
Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.zip 23.4MB
9-4 算法的NLTK实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 33.7MB
9-3 算法的sklearn实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 49.1MB
9-2 朴素贝叶斯算法【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 32.0MB
9-1 文本分类概述【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 40.3MB
8-6 文档聚类【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 41.9MB
8-5 doc2vec【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 48.0MB
8-4 文档相似度的词袋模型实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 42.6MB
8-3 词条相似度：word2vec应用【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 42.7MB
8-2 词条相似度：word2vec训练【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 47.7MB
8-1 基本概念【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 29.2MB
7-3 主题模型的gensim实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 96.0MB
7-2 主题模型的sklearn实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 76.0MB
7-1 主题模型概述【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 49.0MB
6-6 TextRank算法【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 41.6MB
6-5 TF-IDF算法的gensim实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 27.4MB
6-4 TF-IDF算法的sklearn实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 27.9MB
6-3 TF-IDF算法的jieba实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 52.8MB
6-2 TF-IDF 算法【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 26.0MB
6-1 关键词提取的基本思路【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 24.7MB
5-9 word2vec一出，满座皆惊【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 53.3MB
5-8 NNLM模型的突破【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 23.4MB
5-7 共现矩阵【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 23.4MB
5-6 文本信息的分布式表示【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 29.8MB
5-5 从词袋模型到N-gram模型【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 27.3MB
5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 57.5MB
5-3 用Pandas生成文档词条矩阵【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 56.6MB
5-2 词袋模型的gensim实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 56.4MB
5-1 词袋模型【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 33.5MB
4-6 修改词云颜色【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 53.0MB
4-5 设置词云背景模板【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 45.6MB
4-4 绘制词云【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 66.2MB
4-3 wordcloud包的安装【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 37.3MB
4-2 词云概述【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 22.0MB
4-1 词频统计【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 38.5MB
3-5 词性标注及其他【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 30.8MB
3-4 去除停用词【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 52.3MB
3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 45.5MB
3-2 结巴分词的基本用法【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 33.3MB
3-1 分词原理简介【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 32.6MB
2-6 准备《射雕》语料库【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 60.0MB
2-5 什么是语料库【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 60.5MB
2-4 NLTK的安装与配置【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 30.7MB
2-3 Jupyter Notebook的基本操作【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 25.5MB
2-2 Anaconda的安装与配置【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 31.2MB
2-1 Python常用IDE简介【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 32.1MB
12-8 案例2：模型拟合【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 26.8MB
12-7 案例2：数据准备【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 37.5MB
12-6 案例1：模型拟合【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 31.9MB
12-5 案例1：数据准备【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 36.5MB
12-4 Keras+TensorFlow组合的安装【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 9.3MB
12-3 Keras+TensorFlow组合的优势【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 9.9MB
12-2 LSTM的基本原理【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 22.8MB
12-1 RNN的基本原理【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 23.3MB
11-3 自动摘要的python实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 38.2MB
11-2 自动摘要的效果评价【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 18.2MB
11-1 自动摘要的基本原理【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 24.6MB
10-3 情感分析的分布式表达实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 47.2MB
10-2 情感分析的词袋模型实现【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 35.6MB
10-1 情感分析概述【海量资源：todo1024】【微信：NoBug1024】.mp4 66.8MB
