机器学习：Python 中的自然语言处理 (V2) ( Machine Learning: Natural Language Processing in Python (V2) )

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课程描述

Machine Learning: Natural Language Processing in Python (V2) 是 Udemy Academy 发布的一门使用 Python 编程语言的自然语言和机器学习课程。在本次培训课程中，人工智能、主题、机器、马尔可夫模型、NLTK库、数据科学等非常重要同时又比较零散的主题将被放置在各个领域中。学到了宝贵的技能。本课程是一个大型教育综合体，由 4 个子课程组成。以下课程分别称为向量模型和一套文本预处理技术、概率模型和马尔可夫模型、机器的不同技术和方法以及人工神经网络开发的概念和方法。

您将在机器学习中学到什么：Python 中的自然语言处理 (V2)

• 如何使用 CountVectorizer、TF-IDF、word2vec 和 GloVe 将文本转换为向量
• 如何实现文档检索系统/搜索引擎/相似度搜索/向量相似度
• 概率模型、语言模型和马尔可夫模型（Transformers、BERT 和 GPT-3 的先决条件）
• 如何使用遗传算法和语言建模实现密码解密算法
• 如何实施垃圾邮件检测
• 如何实施情绪分析
• 如何实现文章旋转器
• 如何实现文本摘要
• 如何实现潜在语义索引
• 如何使用 LDA、NMF 和 SVD 实现主题建模
• 机器学习（朴素贝叶斯、逻辑回归、PCA、SVD、Latent Dirichlet Allocation）
• 深度学习（ANNs、CNNs、RNNs、LSTM、GRU）（BERT和GPT-3更重要的先决条件）
• 抱脸变形金刚（仅限 VIP）
• 如何将 Python、Scikit-Learn、Tensorflow 等用于 NLP
• 文本预处理、分词、停用词、词形还原和词干提取
• 词性 (POS) 标记和命名实体识别 (NER)

课程规格

出版商：Udemy 讲师：Lazy Programmer Inc 和 Lazy Programmer Team 语言：英语水平：入门到高级课程数量：153 课时：22 小时 11 分钟

课程主题

先决条件

安装 Python，它是免费的！
体面的Python编程技能
可选：如果你想理解数学部分，线性代数和概率是有帮助的

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