1-2 处理数据缺失值（1）
介绍
章节
问答
笔记
第1章 手工实现文本特征向量化
1-1 解析数据文件
1-2 处理数据缺失值（1）
1-3 处理数据缺失值（2）
1-4 不均衡数据归一化处理
1-5 相似度计算
1-6 特征词转化文本向量
1-7 词集模型-获取词列表
1-8 词集模型与词袋模型
1-9 30万新闻文本特征向量化
第2章 Gensim实现文本特征向量化
2-1 Gensim介绍
2-2 Gensim构建语料词典（1）
2-3 Gensim构建语料词典（2）
2-4 Gensim统计词频特征
2-5 Gensim计算TT-IDF（1）
2-6 Gensim计算TF-IDF（2）
2-7 LSA潜在语义分析-加载数据（1）
2-8 LSA潜在语义分析-生成主题模型（2）
2-9 LDA隐含狄利克雷分布(1)
2-10 LDA隐含狄利克雷分布(2)
2-11 RP生成随机映射
2-12 HDP分层狄利克雷过程
2-13 Gensim实现新闻文本特征向量化（1）
2-14 Gensim实现新闻文本特征向量化（2）
2-15 Gensim实现新闻文本特征向量化（3）
2-16 Gensim实现新闻文本特征向量化（4）
