Project: Language Classification with Naive Bayes in Python

提供方
Rhyme
在此指导项目中,您将:

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中级
Cloud无需下载
Video分屏视频
Comment Dots英语(English)
Laptop仅限桌面

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.

您要培养的技能

StatisticsMachine LearningNatural Language Processing

分步进行学习

在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中,您的讲师将指导您完成每个步骤:

  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

指导项目工作原理

您的工作空间就是浏览器中的虚拟桌面,无需下载。

在分屏视频中,您的讲师会为您提供分步指导

常见问题

常见问题

  • 购买指导项目后,您将获得完成指导项目所需的一切,包括通过 Web 浏览器访问云桌面工作空间,工作空间中包含您需要了解的文件和软件,以及特定领域的专家提供的分步视频说明。

  • 由于您的工作空间包含适合笔记本电脑或台式计算机使用的云桌面,因此指导项目不在移动设备上提供。

  • 指导项目讲师是特定领域的专家,他们在项目的技能、工具或领域方面经验丰富,并且热衷于分享自己的知识以影响全球数百万的学生。

  • 您可以从指导项目中下载并保留您创建的任何文件。为此,您可以在访问云桌面时使用‘文件浏览器’功能。

  • 指导项目不提供助学金。

  • 指导项目不支持旁听。

  • 您可在页面顶部点按此指导项目的经验级别,查看任何知识先决条件。对于指导项目的每个级别,您的讲师会逐步为您提供指导。

  • 是,您可以在浏览器的云桌面中获得完成指导项目所需的一切。

  • 您可以直接在浏览器中于分屏环境下完成任务,以此从做中学。在屏幕的左侧,您将在工作空间中完成任务。在屏幕的右侧,您将看到有讲师逐步指导您完成项目。