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学生职业成果

30%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

38%

通过此课程获得实实在在的工作福利

12%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 6 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为33 小时
英语(English)

您将获得的技能

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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30%

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完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
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英语(English)

讲师

提供方

Placeholder

伊利诺伊大学香槟分校

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up91%(2,575 个评分)Info
1

1

完成时间为 2 小时

Orientation

完成时间为 2 小时
2 个视频 (总计 15 分钟), 5 个阅读材料, 2 个测验
2 个视频
Course Prerequisites & Completion6分钟
5 个阅读材料
Welcome to Text Mining and Analytics!10分钟
Syllabus15分钟
About the Discussion Forums15分钟
Updating your Profile10分钟
Social Media10分钟
2 个练习
Orientation Quiz15分钟
Pre-Quiz30分钟
完成时间为 4 小时

Week 1

完成时间为 4 小时
9 个视频 (总计 109 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211分钟
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112分钟
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24分钟
1.5 Text Representation: Part 110分钟
1.6 Text Representation: Part 29分钟
1.7 Word Association Mining and Analysis15分钟
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114分钟
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217分钟
1 个阅读材料
Week 1 Overview10分钟
2 个练习
Week 1 Practice Quiz1小时
Week 1 Quiz1小时
2

2

完成时间为 4 小时

Week 2

完成时间为 4 小时
10 个视频 (总计 116 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
10 个视频
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11分钟
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113分钟
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29分钟
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7分钟
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11分钟
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14分钟
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110分钟
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213分钟
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12分钟
1 个阅读材料
Week 2 Overview10分钟
2 个练习
Week 2 Practice Quiz1小时
Week 2 Quiz1小时
3

3

完成时间为 10 小时

Week 3

完成时间为 10 小时
10 个视频 (总计 103 分钟), 2 个阅读材料, 3 个测验
10 个视频
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110分钟
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28分钟
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111分钟
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210分钟
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36分钟
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110分钟
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210分钟
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110分钟
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212分钟
2 个阅读材料
Week 3 Overview10分钟
Programming Assignments Overview10分钟
2 个练习
Week 3 Practice Quiz1小时
Quiz: Week 3 Quiz1小时
4

4

完成时间为 5 小时

Week 4

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 141 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116分钟
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28分钟
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314分钟
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17分钟
4.6 Text Clustering: Evaluation10分钟
4.7 Text Categorization: Motivation14分钟
4.8 Text Categorization: Methods11分钟
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31分钟
1 个阅读材料
Week 4 Overview10分钟
2 个练习
Week 4 Practice Quiz1小时
Week 4 Quiz1小时

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