Python数据预处理（三）- 文本特征向量化-慕课网-Python数据预处理（三）- 文本特征向量化章节介绍问答技术笔记

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第1章手工实现文本特征向量化: 解析数据文件; 处理数据缺失值（1）; 处理数据缺失值（2）; 不均衡数据归一化处理; 相似度计算; 特征词转化文本向量; 词集模型-获取词列表; 词集模型与词袋模型; 30万新闻文本特征向量化

第2章 Gensim实现文本特征向量化: Gensim介绍; Gensim构建语料词典（1）; Gensim构建语料词典（2）; Gensim统计词频特征; Gensim计算TT-IDF（1）; Gensim计算TF-IDF（2）; LSA潜在语义分析-加载数据（1）; LSA潜在语义分析-生成主题模型（2）; LDA隐含狄利克雷分布(1); LDA隐含狄利克雷分布(2); RP生成随机映射; HDP分层狄利克雷过程; Gensim实现新闻文本特征向量化（1）; Gensim实现新闻文本特征向量化（2）; Gensim实现新闻文本特征向量化（3）; Gensim实现新闻文本特征向量化（4）