Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘(2.39G)

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『课程目录』:
    1-1 什么是文本挖掘.mp4
    1-2 文本挖掘的基本流程和任务.mp4
    1-3 文本挖掘的基本思路.mp4
    1-4 语料数据化时需要考虑的工作.mp4
    10-1 情感分析概述.mp4
    10-2 情感分析的词袋模型实现.mp4
    10-3 情感分析的分布式表达实现.mp4
    11-1 自动摘要的基本原理.mp4
    11-2 自动摘要的效果评价.mp4
    11-3 自动摘要的python实现.mp4
    12-1 RNN的基本原理.mp4
    12-2 LSTM的基本原理.mp4
    12-3 Keras+TensorFlow组合的优势.mp4
    12-4 Keras+TensorFlow组合的安装.mp4
    12-5 案例1：数据准备.mp4
    12-6 案例1：模型拟合.mp4
    12-7 案例2：数据准备.mp4
    12-8 案例2：模型拟合.mp4
    2-1 Python常用IDE简介.mp4
    2-2 Anaconda的安装与配置.mp4
    2-3 Jupyter Notebook的基本操作.mp4
    2-4 NLTK的安装与配置.mp4
    2-5 什么是语料库.mp4
    2-6 准备《射雕》语料库.mp4
    3-1 分词原理简介.mp4
    3-2 结巴分词的基本用法.mp4
    3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库.mp4
    3-4 去除停用词.mp4
    3-5 词性标注及其他.mp4
    4-1 词频统计.mp4
    4-2 词云概述.mp4
    4-3 wordcloud包的安装.mp4
    4-4 绘制词云.mp4
    4-5 设置词云背景模板.mp4
    4-6 修改词云颜色.mp4
    5-1 词袋模型.mp4
    5-2 词袋模型的gensim实现.mp4
    5-3 用Pandas生成文档词条矩阵.mp4
    5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵.mp4
    5-5 从词袋模型到N-gram模型.mp4
    5-6 文本信息的分布式表示.mp4
    5-7 共现矩阵.mp4
    5-8 NNLM模型的突破.mp4
    5-9 word2vec一出，满座皆惊.mp4
    6-1 关键词提取的基本思路.mp4
    6-2 TF-IDF 算法.mp4
    6-3 TF-IDF算法的jieba实现.mp4
    6-4 TF-IDF算法的sklearn实现.mp4
    6-5 TF-IDF算法的gensim实现.mp4
    6-6 TextRank算法.mp4
    7-1 主题模型概述.mp4
    7-2 主题模型的sklearn实现.mp4
    7-3 主题模型的gensim实现.mp4
    8-1 基本概念.mp4
    8-2 词条相似度：word2vec训练.mp4
    8-3 词条相似度：word2vec应用.mp4
    8-4 文档相似度的词袋模型实现.mp4
    8-5 doc2vec.mp4
    8-6 文档聚类.mp4
    9-1 文本分类概述.mp4
    9-2 朴素贝叶斯算法.mp4
    9-3 算法的sklearn实现.mp4
    9-4 算法的NLTK实现.mp4

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