【阶段总结】《非结构化信息分析应用与实践(筹)》
《非结构化信息分析应用与实践(筹)》
Part 1.知识储备
一、机器学习
1.几种常见的有监督学习算法
2.几种常见的无监督学习算法
3.数据挖掘基础知识 30 问
二、神经网络与深度学习
1.MP神经网络模型(附实例代码讲解)
2.图解LSTM和GRU
3.图解机器翻译模型:基于注意力机制的 Seq2Seq
三、应用与实践(一)
1.基于时间序列的预测方法
2.利用机器学习算法进行预测分析(一):移动平均(Moving Average)
3.利用机器学习算法进行预测分析(二):线性回归(Linear Regression)
4.利用机器学习算法进行预测分析(三):最近邻(K-Nearest Neighbours)
5.利用机器学习算法进行预测分析(四):自回归差分移动平均模型(AutoARIMA)
6.利用机器学习算法进行预测分析(五):Prophet
7.利用机器学习算法进行预测分析(六):长短时记忆网络(LSTM)
8.基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP(上手简单,附可运行源码)
9.如何量化时间序列之间的相似性?
10.利用时间序列聚类细分客户(以电力行业为背景)
Part 2.非结构化信息分析
四、文本分析
1.文本表示(一):One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram
2.BOW和TF-IDF详解
3.词袋模型在文本分类中的用法
4.文本相似度算法:TF-IDF与BM25
5.利用TextRank算法提取关键词
6.基于TextRank算法的文本摘要
7.图解Word2Vec
8.Gensim核心概念
9.Gensim中的Word2Vec
10.主题建模评估:连贯性分数(Coherence Score)
11.主题建模:基于 LDA 实现
12.主题建模:BERTopic(理论篇)
13.主题建模:BERTopic(实战篇)
14.基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析
15.从 “文本” 到 “知识”:信息抽取(Information Extraction)
16.基于scattertext的 “十二五和十三五规划” 文本分析
五、应用与实践(二)
1.基于NLP的电影评论情感分析模型比较
2.情感分析(一):基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
3.情感分析(二):基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现
4.情感分析(三):基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
5.情感分析(四):基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
6.情感分析(五):基于 BERT 实现
如果有机会,我想写本书,书名如题所示,哈哈!持续更新中!
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