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文本分类课程

文本分类课程可以帮助您学习文本数据分类、构建机器学习 Model 和评估性能指标的技术。您可以培养自然语言处理、Feature Extraction 和数据预处理方面的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持实现算法和完善模型。


热门文本分类课程和认证


  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, 交互式数据可视化, 数据预处理, Pandas(Python 软件包), 社交网络分析, 科学可视化, 文本挖掘, 监督学习, 自然语言处理, 功能工程, Matplotlib, 模型评估, 应用机器学习, 网络分析, 数据可视化, 数据操作, 可视化(计算机制图), NumPy, 图论

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 人工智能, 计算机视觉, 数据预处理, 文本挖掘, 监督学习, 自然语言处理, 应用程序开发, 深度学习, 机器学习, 功能工程, 回归分析, 模型评估, 无监督学习, 应用机器学习, 预测建模, 分类算法, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    新
    P

    Packt

    Building AI Agents – Fundamentals to Advanced

    您将获得的技能: Email Automation, Agentic Workflows, AI Workflows, Multimodal Prompts, Tool Calling, Calendar Management, Machine Learning Methods, Scheduling, AI Security, Text Mining, Classification Algorithms, JSON

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.8万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 数据预处理, 张力流, 递归神经网络 (RNN), 文本挖掘, 自然语言处理, 人工神经网络, 机器学习, 应用机器学习, 生成式人工智能, 嵌入

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6535 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    新
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    D

    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 监督学习, 模型评估, 机器学习, 回归分析, 决策树学习, 预测建模, 应用机器学习, 功能工程, 分类算法, 无监督学习, 逻辑回归

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: SQL, 交互式数据可视化, 仪表板, 数据可视化软件, 数据分析, 数据导入/导出, 数据清理, 监督学习, 数据操作, 数据扫盲, 专业网络, 探索性数据分析, 模型评估, 生成式人工智能, 数据可视化, Plotly, 无监督学习, Jupyter, 数据挖掘, 数据转换

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, PySpark, 检索-增强生成, 矢量数据库, 监督学习, 生成模型架构, 机器学习, LLM 申请, 模型评估, Prompt Engineering, 大型语言模型, 生成式人工智能, 视觉转换器(ViT), Apache Spark, 数据科学, 无监督学习, Keras(神经网络库), 迁移学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    掌握 Excel 中的数据分析

    您将获得的技能: 数据分析, 微软Excel, 商业分析, 财务分析, 商业风险管理, 模型评估, 预测分析, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 分类算法

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    3944 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 预测建模, 监督学习, 机器学习, 人工神经网络, 模型评估, 回归分析, 功能工程, 应用机器学习, 随机森林算法, 分类算法, 无监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8737 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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supervised text classification for marketing analytics
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  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • Building AI Agents – Fundamentals to Advanced: Packt
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • IBM 数据科学: IBM
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • Data Science Foundations: IBM

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