Language Classification with Naive Bayes in Python

4.5
звезд
Оценки: 144
от партнера
Coursera Project Network
5,890 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

H​ow to clean and preprocess data for language classification

H​ow to train and assess a Multinomial Naive Bayes Model

H​ow to use subword units to counteract the effects of class imbalance in language classification

Clock60-75 minutes
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 1-hour long project, you will learn how to clean and preprocess data for language classification. You will learn some theory behind Naive Bayes Modeling, and the impact that class imbalance of training data has on classification performance. You will learn how to use subword units to further mitigate the negative effects of class imbalance, and build an even better model.

Навыки, которые вы получите

StatisticsMachine LearningNatural Language Processing

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Exploratory data analysis of raw data, as well as some basic visualization

  2. Data cleaning and preprocessing relevant for task

  3. Theory behind and training of a Multinomial Naive Bayes Model

  4. M​aking adjustments to model to take into account class imbalance using theory behind Naive Bayes

  5. U​sing subword units to further counteract class imbalance and improve model performance

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе LANGUAGE CLASSIFICATION WITH NAIVE BAYES IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.