Project: Language Classification with Naive Bayes in Python

提供方
Rhyme
在此指導項目中,您將:

H​ow to clean and preprocess data for language classification

H​ow to train and assess a Multinomial Naive Bayes Model

H​ow to use subword units to counteract the effects of class imbalance in language classification

Clock60-75 minutes
Intermediate中級
Cloud無需下載
Video分屏視頻
Comment Dots英語(English) + subtitles
Laptop不適用於移動設備

In this 1-hour long project, you will learn how to clean and preprocess data for language classification. You will learn some theory behind Naive Bayes Modeling, and the impact that class imbalance of training data has on classification performance. You will learn how to use subword units to further mitigate the negative effects of class imbalance, and build an even better model.

您要培養的技能

StatisticsMachine LearningNatural Language Processing

分步進行學習

在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中,您的講師將指導您完成每個步驟:

  1. Exploratory data analysis of raw data, as well as some basic visualization

  2. Data cleaning and preprocessing relevant for task

  3. Theory behind and training of a Multinomial Naive Bayes Model

  4. M​aking adjustments to model to take into account class imbalance using theory behind Naive Bayes

  5. U​sing subword units to further counteract class imbalance and improve model performance

指導項目工作原理

您的工作空間就是瀏覽器中的虛擬桌面,無需下載。

在分屏視頻中,您的講師會為您提供分步指導

常見問題

常見問題

  • 購買項目後,您將獲得完成項目所需的一切內容,包括通過 Web 瀏覽器訪問云桌面工作空間,其中包含您需要了解的文件和軟件,以及特定領域的專家提供的分步視頻說明。

  • 因為您的工作空間包含適合筆記本電腦或台式計算機使用的雲桌面,所以項目不在移動設備上使用。

  • 項目講師是特定領域的專家,他們在項目的技能、工具或領域上都很有經驗,並且熱衷於分享自己的知識以影響全球數百萬的學生。

  • 您可以從項目中下載並保留您創建的任何文件。為此,您可以在訪問云桌面時使用‘文件瀏覽器’功能。

  • 項目沒有助學金。

  • 您不需要任何前期經驗即可開始項目。講師將逐步指導您完成項目。

  • 是,您可以在瀏覽器的雲桌面中獲得完成項目所需的一切。

  • 您可以通過直接在瀏覽器中的分屏環境中完成項目來進行學習。在屏幕的左側,您將在工作空間中完成任務。在屏幕的右側,您將看到有講師逐步指導您完成項目。