In diesem Projekt werden wir einen Naive Bayes Classifier erstellen, um vorherzusagen, ob ein bestimmter Lebenslauftext markiert ist oder nicht. Unsere Trainingsdaten bestehen aus 125 Lebensläufen mit 33 markierten und 92 nicht markierten Lebensläufen. Dieses Projekt könnte praktisch zur Überprüfung von Lebensläufen in Unternehmen eingesetzt werden.

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(17 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie eine Pipeline zum Entfernen von Stoppwörtern und Satzzeichen und führen Sie eine Tokenisierung durch
Verstehen der Theorie und der Intuition hinter Naive Bayes-Klassifikatoren
Trainieren Sie einen Naive Bayes-Klassifikator und bewerten Sie seine Leistung
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Informatik
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Aufgabe 1: Verstehen der Problembeschreibung und des Business Case
Aufgabe 2: Bibliotheken und Datensätze importieren
Aufgabe 3: Durchführung einer explorativen Datenanalyse
Aufgabe 4: Datenbereinigung durchführen
Aufgabe 5: Visualisieren bereinigter Datensätze
Aufgabe 6: Aufbereitung der Daten durch Anwendung der Vektorisierung der Zählung
Aufgabe 7: Verstehen Sie die Intuition hinter Naive Bayes Classifier - Teil 1
Aufgabe 8: Verstehen Sie die Intuition hinter Naive Bayes Classifier - Teil #2
Aufgabe 9: Trainieren eines Naive Bayes Klassifikatormodells
Aufgabe 10: Bewertung der Leistung des trainierten Modells
Empfohlene Erfahrung
Grundkenntnisse in der Python-Programmierung
5 Projektbilder
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?




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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.




