Naive Bayes 101: Resume Selection with Machine Learning

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project, we will build a Naïve Bayes Classifier to predict whether a given resume text is flagged or not. Our training data consist of 125 resumes with 33 flagged resumes and 92 non flagged resumes. This project could be practically used to screen resumes in companies.

Навыки, которые вы получите

  • Data Cleansing
  • Machine Learning
  • NLP
  • Artificial Intelligence(AI)
  • Computer Science

Будете учиться пошагово

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

  1. Task 1: Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Task 2: Import libraries and datasets

  3. Task 3: Perform exploratory data analysis

  4. Task 4: Perform data cleaning

  5. Task 5: Visualize cleaned datasets

  6. Task 6: Prepare the data by applying count vectorization

  7. Task 7: Understand the intuition behind Naive Bayes Classifier - Part #1

  8. Task 8: Understand the intuition behind Naive Bayes Classifier - Part #2

  9. Task 9: Train a Naive Bayes classifier model

  10. Task 10: Assess trained 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

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.