Text Generation with Markov Chains in Python
learn about Markov chains and apply this concept to modeling and generating text.
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
In this project-based course, you will learn about Markov chains and use them to build a probabilistic model of an entire book’s text. This will be done from first principles, without libraries. Markov chains are a simple but fundamental approach to modeling stochastic processes, with many practical applications. By the end of this project, you will have generated a random new text based on the book you modeled, using code you wrote in Python.
Intermediate Python programming
Навыки, которые вы получите
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Read text from file
Build a transition probability matrix
Generate text using a Markov chain
Improve capitalization, punctuation and spacing
Improve text generation with k-token Markov chains
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
Доступны ли Проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут Проекты с консультациями?
Можно ли скачать свою работу после завершения Проект с консультациями?
Какие предварительные знания требуются для работы над Проект с консультациями?
Можно ли пройти этот Проект с консультациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организованы Проекты с консультациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
