第一章：引言（2学时）
第二章：文本特征提取技术（4学时）
第三章：文本检索技术（6学时）
第四章：文本自动分类技术（3学时）
第五章：文本自动聚类技术（3学时）
第六章：话题检测与追踪（3学时）
第七章：文本过滤技术（1.5学时）
第八章：关联分析技术（1.5学时）
第九章：文档自动摘要技术（3学时）
第十章：信息抽取（3学时）
第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时）
第十二章：Ontology（1.5学时）
第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）
第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）
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第一章：引言（2学时）
第二章：文本特征提取技术（4学时）
第三章：文本检索技术（6学时）
第四章：文本自动分类技术（3学时）
第五章：文本自动聚类技术（3学时）
第六章：话题检测与追踪（3学时）
第七章：文本过滤技术（1.5学时）
第八章：关联分析技术（1.5学时）
第九章：文档自动摘要技术（3学时）
第十章：信息抽取（3学时）
第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时）
第十二章：Ontology（1.5学时）
第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）
第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）
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第一章：引言（2学时）
第二章：文本特征提取技术（4学时）
第三章：文本检索技术（6学时）
第四章：文本自动分类技术（3学时）
第五章：文本自动聚类技术（3学时）
第六章：话题检测与追踪（3学时）
第七章：文本过滤技术（1.5学时）
第八章：关联分析技术（1.5学时）
第九章：文档自动摘要技术（3学时）
第十章：信息抽取（3学时）
第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时）
第十二章：Ontology（1.5学时）
第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）
第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）
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统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt,卿来云，副教授。研究方向，多媒体技术。现为中国科学院研究生院信息科学与工程学院副教授。目前主要从事计算机视觉与多媒体技术方面的研究与开发工作。2005年6月获计算机软件与理论专业博士学位，2005年7月进入中国科学院研究生院信息学院工作。在国内外各种重要学术刊物和学术会议上发表论文20余篇。现承担国家863项目《基于生物感知认知的视觉神经信息编码技术的研究》和国家自然科学基金项目《基于时间振荡相关与空间整合编码的视觉感知-眼动控制神经网络系统的模拟研究与应用》。
2021-07-09 20:35:07
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本文是研究生课程图像处理期末作业，内容是了解并入门超像素算法原理，主要介绍了超像素的评测标准，经典算法 SLIC，讨论了 SLIC 算法中的不足之处，以及 SLIC 的两个有效的改进算法 SEEDS 和 ETPS。
2021-07-08 11:15:27
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中国科学技术大学 研究生课程 数据科学导论 Introduction to Data Science 课件PPT 主讲 刘琪
2021-07-02 11:28:31
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