上次学到：数据降维与PCA介绍
简介
本课介绍数据预处理过程体系，包括数据类型与采集、文本转化与抽取、数据集成与规约、中文分词、数据清洗、特征提取与变换、特征向量化、特征降维、特征选择、可视化、词典模型、TF-IDF向量模型、主题模型等。
讲师
现任职于某科研院所，研究方向是自然语言处理和机器学习。曾参与国家自然基金项目1项，省级科研项目7项，发表论文多篇。多年来一直从事科研及项目开发，阿里云认证技术专家，曾出版专著《自然语言处理理论与实战》。
课程须知
1、本课程面向一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的学生。
2、本课程也适用于大数据从业者及人工智能相关工程人员。
3、任何有兴趣的同学均适合学习。
老师告诉你能学到什么？
1、掌握词特征降维与主题模型
2、掌握词典模型、特征向量模型与主题模型构造方法
3、掌握可视化技术
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