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基于机器学习挖掘天猫评论情感倾向
基于机器学习挖掘天猫评论情感倾向
掌握数据挖掘&机器学习核心技能
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
基于机器学习挖掘天猫评论情感倾向
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据挖掘,把握人工智能热点项目
自从Corpara公司开发感情色彩分析系统以来,新闻、评论等文本数据的情感倾向分析在各行各业都得到了广泛的应用。天猫、京东等平台电商常常需要进行满意度调研,然而好评率这一指标太过粗糙,并且由于平台机制原因会倾向于得到好评,这就掩盖了用户对产品的真实情绪倾向。 如果直接对用户的评论数据信息进行挖掘,那么首先结果的可读性会有所提升,比如词频分析,情感分析、文本聚类、典型意见分析等。其次我们还可以清晰地知道哪里做的好,哪里做的差,从而进一步提升用户的产品体验。 我们将使用类似的思路尝试搭建快速识别用户情感倾向的人工智能系统。我们首先收集了天猫上一些商品的评论信息,并提前打好情感倾向标签。再使用jieba分词并将数据转换成文档向量,然后使用机器学习方法构建评论信息的情感倾向预测模型,从而进一步挖掘数据中的信息。
李老师:指南者留学人工智能方向老师
李老师:指南者留学人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
机器学习 电商 情感分析
1
紧跟热门需求,解决核心问题
微博、论坛、电商等网站中有大量的用户文本数据,表达了用户对某一对象的观点、意见、态度、评价、立场等,带有较强烈的情感倾向。针对这些数据利用情感分析技术可以开发出大量的有价值的应用。
2
机器学习&数据挖掘知识全覆盖
Python、Numpy、Pandas基础知识全覆盖,线性模型、树模型、K均值聚类算法、主成分分析、流形学习。
3
专业核心竞争力
机器学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授数据挖掘基础知识及软件工具
数据挖掘基本概念及步骤
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、数据挖掘的应用场景、数据挖掘问题分析、数据获取、数据清洗、特征工程、构建模型、模型调参、模型上线
Python入门及进阶
Python基础知识、Numpy(三方库)基础知识、Pandas(三方库)基础知识、数据可视化、sklearn
02
机器学习算法精讲及居民收入预测模型实战
监督学习算法
线性模型(线性回归、逻辑斯特回归、SVM)、树模型(决策树,随机森林,GBDT)
无监督学习算法
K均值聚类算法,主成分分析(PCA),流形学习
示范项目精讲:居民收入预测模型
模型框架的搭建(pipeline)、网络搜索调参(gridsearch)、指标评估画图(auc and roc)
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于机器学习挖掘天猫评论情感倾向
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流数据挖掘工具
锻炼技能
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探索、数据的深层次加工、模型构建与算法选择、模型调参与框架搭建
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期5-6周,其中前3-4周是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后两周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。