Python的數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)大綱
Python數(shù)據(jù)挖掘工具包和主要數(shù)據(jù)挖掘算法
1、Python環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析
2、數(shù)據(jù)分類算法, 主要包括支持向量機(jī)、決策樹和隨即森林
3、數(shù)據(jù)聚類算法, 主要包括層次聚類和譜聚類等
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
數(shù)據(jù)挖掘在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的典型應(yīng)用
1、中文分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別等自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)知識(shí)
2、語(yǔ)義嵌入與語(yǔ)義計(jì)算。
3、基于情感分析的股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)案例。
深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用
1、深度學(xué)習(xí)模型RNN,LSTM模型
2、關(guān)鍵詞抽取,文本摘要技術(shù)
3、影視評(píng)論主題聚類模型案例分析
知識(shí)圖譜的構(gòu)建與問(wèn)答系統(tǒng)
1、知識(shí)圖譜案例分析
2、文本生成與問(wèn)答系統(tǒng)案例 |