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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。


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    U

    University of California San Diego

    Linux Tools for Text Processing

    您将获得的技能: Linux Commands, Linux, Unix Commands, Shell Script, Data Processing, Text Mining, Command-Line Interface, Data Manipulation, Unix, Scripting Languages, Automation

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Y

    Yonsei University

    文本挖掘与分析实践

    您将获得的技能: 数据分析, 数据预处理, 自然语言处理, 分类算法, Java, 无监督学习, Machine Learning 方法, 监督学习, 文本挖掘

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用文本挖掘

    您将获得的技能: Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), Pandas(Python 软件包), 自然语言处理, 数据操作, 分类算法, 无监督学习, 数据预处理, 功能工程, 监督学习, 文本挖掘

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Applied Information Extraction in Python

    您将获得的技能: ChatGPT, Machine Learning Methods, Data Mining, Generative AI, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Preprocessing, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Manipulation

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    利用序列模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 张力流, 深度学习, 嵌入, 自然语言处理, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 文本挖掘

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Python Case Study - Sentiment Analysis

    您将获得的技能: Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Natural Language Processing, Machine Learning Methods, Text Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Manipulation, Data Cleansing, Python Programming, Analysis, Pandas (Python Package), Development Environment, Software Development Tools, Algorithms

    4.9
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 无监督学习, 回归分析, 模型评估, 预测建模, Jupyter, 人工智能, 逻辑回归, NumPy, 分类算法, 机器学习, 功能工程, 监督学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    利用概率模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 概率与统计, 数据预处理, 嵌入, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 人工神经网络, 统计建模, Machine Learning 方法, Algorithm, 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 2

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Generative AI, Transfer Learning, Embeddings, Data Preprocessing, Model Evaluation

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Manipulate Text Like a Pro with stringr

    您将获得的技能: Data Manipulation, R Programming, Tidyverse (R Package), Text Mining, Data Wrangling, Data Transformation, Data Cleansing, Performance Tuning, Data Preprocessing

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    回归与分类

    您将获得的技能: 统计分析, 无监督学习, 统计方法, 机器学习算法, 回归分析, 统计机器学习, 统计建模, 模型评估, 预测建模, R 语言程序设计(中文版), 数据科学, 分类算法, 机器学习, 监督学习

    攻读学位

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的推荐系统

    您将获得的技能: 深度学习, Google 云端平台, 嵌入, 数据预处理, 机器学习算法, 应用机器学习, 无监督学习, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 功能工程, Algorithm, AI 个性化服务, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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unsupervised text classification for marketing analytics
fine tune bert for text classification with tensorflow
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总之,以下是 10 最受欢迎的 text classification 课程

  • Linux Tools for Text Processing: University of California San Diego
  • 文本挖掘与分析实践: Yonsei University
  • Python 中的应用文本挖掘: University of Michigan
  • Applied Information Extraction in Python: University of Michigan
  • 利用序列模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Python Case Study - Sentiment Analysis: EDUCBA
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 利用概率模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 2: Pearson
  • Manipulate Text Like a Pro with stringr: Microsoft

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