【全部课程列表】
day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx
day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx
day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx
day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx
day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx
day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx
day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx
2022-05-04 12:06:02
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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）
2021-08-15 13:15:53
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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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