使用Python基本培训进行文本分析和预测 中文字幕

课程信息
英文名Text Analytics and Predictions with Python Essential Training
课程来源Lynda.com
讲师Kumaran Ponnambalam
课程ID786421
课程时长0.6小时
下载所需积分50
解压密码课程压缩文件如果需要解压密码,则密码一律为 www.zwsub.com
所属类别Python 全部 网络管理

文本是企业洞察力的丰富来源

网站,社交媒体,电子邮件和聊天都包含有价值的客户数据

但要获得回报,您需要能够分析大量非结构化文本

对于从事大数据和数据科学工作的人来说,文本挖掘是一项基本技能

本课程教授文本挖掘技术,使用Python和scikit-learn和nltk库提取,清理和处理文本

Kumaran Ponnambalam解释了如何使用词云和情感分析等流行技术进行文本分析

然后,他展示了如何使用聚类,分类和建议(也称为预测文本)对文本数据进行预测

在此过程中,他介绍了重要的文本分析概念,例如词形还原和n-gram

主题包括:

生成一个词云

确定客户的情绪

K-means聚类文本

预测文本文档的分类

预测文本

- [讲师]本课程中的所有示例都是使用Jupyter Notebook Python发行版构建的。

如果您的设置中尚未安装,可以使用Anaconda发行版下载。

在这种情况下,我们将使用Python 3.7版本。

您可以访问Anaconda.com/distribution并下载适用于您特定操作系统的Python 3.7版Anaconda。

我将使用Windows的64位图形安装程序,因为在这种情况下这是我的操作系统使用。

一旦你安装了Anaconda,它就会显示在你的菜单中。

从这里你可以执行Jupyter Notebook。

为了让Jupyter Notebook使用您的代码,请将本课程的代码下载到您的目录中。

然后你可以转到Jupyter Notebook并将其更改为从该目录启动。

您可以通过执行以下操作来执行此操作。

转到Jupyter Notebook,右键单击,更多,打开文件位置。

右键单击Jupyter Notebook并查看属性。

默认情况下,它将从名为User Profile的目录启动。

您可以将其更改为您已下载代码的数据树。

就我而言,我已经下载到用户:(嘟)桌面代码。

申请并保存。

现在,当您启动Jupyter Notebook时,它将从此特定目录启动。

它会为您打开具有该特定目录的浏览器。

在此目录中,您可以查看各种模块的示例以及用于文本内容的源文件。

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