語言分析與資料科學
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  • 本書規劃
  • PART I:基礎知識
    • 導論
    • 語言學
    • 數學與統計
    • 自然語言處理
    • 機器學習
      • kNN
      • Probabilistic learning using Naive Bayes
      • 決策樹 Decision Trees
      • 支持向量機 Support Vector Machines
      • 迴歸分析 Regression models
      • 神經網路與深度學習 Neural Network and Deep Learning
      • 關聯規則挖掘 Association Rules
      • k-means 分群 Clusterings
      • 社會網路分析
    • 資料科學的 OSEMN 模式
  • PART II: 文本分析:資料處理、表徵與語意計算
    • 文本分析是什麼
    • 文本前處理
    • 文本數據探索性分析
    • 文本語意與統計
    • 文本知識抽取
  • PART III:文本分析:模型應用與專案
    • 文本迴歸預測
    • 文本分類
    • 文本自動生成
    • 文本聚類
    • 主題模型
    • 立場、意圖與價值
    • 個人文體風格
    • 文本真實性
    • 資料科學報告與部署
  • 附錄
    • R 存活指令
    • Python 存活指令
    • Git and Github 入手
    • Linux 存活指令
    • 正則表示法
    • 參考書目
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  • [DSC × TAAI 2016] 李宏毅 \/ 一天搞懂深度學習
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  1. PART I:基礎知識
  2. 機器學習

神經網路與深度學習 Neural Network and Deep Learning

參考:

[DSC × TAAI 2016] 李宏毅 \/ 一天搞懂深度學習

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