وب سایت تخصصی شرکت فرین
دسته بندی دوره ها
1

Building Features from Text Data

سرفصل های دوره

This course covers aspects of extracting information from text documents and constructing classification models including feature vectorization, locality-sensitive hashing, stopword removal, lemmatization, and more from natural language processing.


1. Course Overview
  • 1. Course Overview

  • 2. Representing Text as Features for Machine Learning
  • 01. Version Check
  • 02. Module Overview
  • 03. Prerequisites and Course Outline
  • 04. One-hot Encoding
  • 05. Count Vectors
  • 06. Tf-Idf Vectors
  • 07. Co-occurence Vectors
  • 08. Word Embeddings
  • 09. Installing Packages and Setting Up the Environment
  • 10. Sentence and Word Tokenization
  • 11. Plotting Word Frequency Distributions
  • 12. Module Summary

  • 3. Building Feature Vector Representations of Text
  • 1. Module Overview
  • 2. Bag-of-words and Bag-of-n-grams
  • 3. Bag-of-words Using the Count Vectorizer
  • 4. Inverse Transform Using the Count Vectorizer
  • 5. Bag-of-n-grams Using the Count Vectorizer
  • 6. Generating N-grams Using NLTK
  • 7. Bag-of-words Using the Tf-Idf Vectorizer
  • 8. Module Summary

  • 4. Simplifying Text Processing Using Natural Language Processing
  • 1. Module Overview
  • 2. Natural Language Processing Operations
  • 3. Stopword Removal Using NLTK and scikit-learn
  • 4. Frequency Filtering Using scikit-learn
  • 5. Stemming
  • 6. Lemmatization
  • 7. Parts-of-speech Tagging
  • 8. Module Summary

  • 5. Reducing Dimensions in Text Using Hashing
  • 1. Module Overview
  • 2. Feature Hashing
  • 3. Reducing Dimensions Using the Feature Hasher
  • 4. Reducing Dimensions at Scale Using the Hashing Vectorizer
  • 5. Locality-sensitive Hashing
  • 6. Similar Documents Using Jaccard Index and Locality-sensitive Hashing
  • 7. Module Summary

  • 6. Applying Text Feature Extraction Techniques to Machine Learning
  • 01. Module Overview
  • 02. Naive Bayes for Classification
  • 03. Classification Using the Hashing Vectorizer
  • 04. Pre-process Text Using a Stemmer, Build Features Using the Hashing Vectorizer
  • 05. Building Features Using the Count Vectorizer
  • 06. Pre-processing with Stopword Removal, Building Features Using Count Vectorizer
  • 07. Pre-processing with Stopword Removal, Frequency Filtering, Building Features Using Count Vectorizer
  • 08. Building Features Using the Tf-Idf Vectorizer
  • 09. Building Features Using Bag-of-n-grams Model
  • 10. Summary and Further Study
  • 139,000 تومان
    بیش از یک محصول به صورت دانلودی میخواهید؟ محصول را به سبد خرید اضافه کنید.
    خرید دانلودی فوری

    در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

    ایمیل شما:
    تولید کننده:
    مدرس:
    شناسه: 5118
    حجم: 313 مگابایت
    مدت زمان: 156 دقیقه
    تاریخ انتشار: ۱۲ بهمن ۱۴۰۱
    طراحی سایت و خدمات سئو

    139,000 تومان
    افزودن به سبد خرید