강의 중급  13510

코스소개：본 과정에서는 코드 재사용을 용이하게 하기 위해 짧고 간결한 언어를 사용하여 모듈식으로 쇼핑몰을 개발합니다. 동시에 하나의 기능을 구현하기 위해 관련 없는 다른 기능을 배우는 데 많은 시간을 할애할 필요가 없습니다. 하나 완전한 쇼핑몰 프로젝트는 학생들이 연습하기에 매우 적합합니다.

강의 고급의  13124

코스소개：무한 분류는 일상적인 응용 프로그램에서 매우 일반적이며 웹 사이트 분류는 이에 의존합니다. 본 과정에서는 향후 학습 및 사용에 도움이 되도록 무한 분류의 사용 시나리오와 일반적인 구현 방법을 자세히 설명합니다.

강의 고급의  32920

코스소개：무한 분류는 일상적인 응용 프로그램에서 매우 일반적이며 웹 사이트 분류는 이에 의존합니다. 본 과정에서는 향후 학습 및 사용에 도움이 되도록 무한 분류의 사용 시나리오와 일반적인 구현 방법을 자세히 설명합니다.

강의 고급의  8441

코스소개："PHP 개발 분류 기술 튜토리얼"에서는 PHP 무제한 분류 기술에 대해 설명합니다. 다단계 분류 연계 효과를 달성합니다.

강의 초등학교  10513

코스소개："JavaScript 기본 문법 및 기본 명령문 비디오 튜토리얼" 이 과정은 Beifeng.com에서 녹화되었습니다. JavaScript는 유형에 대한 지원이 내장된 동적 유형, 약한 유형의 프로토타입 기반 언어입니다. 해당 인터프리터는 브라우저의 일부이며 클라이언트측 스크립팅 언어에서 널리 사용되는 JavaScript 엔진이라고 합니다. 이는 HTML 웹 페이지에 동적 기능을 추가하기 위해 HTML(Standard Universal Markup Language의 응용 프로그램) 웹 페이지에서 처음 사용되었습니다. .

코스소개：텍스트 분류는 텍스트를 미리 정의된 범주로 분류하는 것을 목표로 하는 자연어 처리(NLP) 작업 중 하나입니다. 텍스트 분류에는 이메일 필터링, 스팸 감지, 감정 분석, 질문 응답 시스템 등과 같은 많은 실용적인 응용 프로그램이 있습니다. pythonNLTK 라이브러리를 사용하여 텍스트 분류를 완료하는 작업은 다음 단계로 나눌 수 있습니다. 데이터 전처리: 먼저 구두점 제거, 소문자로 변환, 공백 제거 등을 포함하여 데이터를 전처리해야 합니다. 특징 추출: 다음으로 전처리된 텍스트에서 특징을 추출해야 합니다. 특징은 단어, 구 또는 문장일 수 있습니다. 모델 훈련: 그런 다음 추출된 특징을 사용하여 분류 모델을 훈련해야 합니다. 일반적으로 사용되는 분류 모델에는 Naive Bayes, Support Vector Machine 및 의사결정 트리가 포함됩니다. 평가: 최종

2024-02-25 논평 0  1143

코스소개：텍스트 분류의 샘플 불균형 문제 및 해결 방법(코드 예제 포함) 텍스트 분류 작업에서 샘플 불균형은 일반적인 문제입니다. 소위 표본 불균형은 서로 다른 범주의 표본 수에 명백한 차이가 있어 일부 범주에 대한 모델의 훈련 효과가 좋지 않음을 의미합니다. 이 문서에서는 샘플 불균형 문제의 원인과 일반적인 해결 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 불균형 샘플의 이유: 실제 응용 프로그램에서 데이터 분포가 고르지 않습니다. 많은 실제 응용 프로그램에서 일부 범주의 샘플 수가 다른 범주의 샘플 수보다 훨씬 많습니다. 예를 들어

2023-10-08 논평 0  1135

코스소개：텍스트 분류는 자연어 처리의 핵심 작업으로, 텍스트 데이터를 다양한 카테고리나 레이블로 나누는 것이 목표입니다. 텍스트 분류는 감성 분석, 스팸 필터링, 뉴스 분류, 상품 추천 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 텍스트 처리 기술을 소개하고 텍스트 분류에 적용하는 방법을 살펴봅니다. 1. 텍스트 전처리 텍스트 전처리는 원본 텍스트를 컴퓨터 처리에 적합하게 만드는 것을 목적으로 텍스트 분류의 첫 번째 단계입니다. 전처리에는 다음 단계가 포함됩니다. 단어 분할: 텍스트를 어휘 단위로 나누고 중지 단어와 구두점을 제거합니다. 중복 제거: 중복된 텍스트 데이터를 제거합니다. 단어 필터링 중지: "적", "是", "재" 등과 같이 일반적이지만 의미 없는 단어를 제거합니다. 형태소 분석: 단어를 원본으로 복원

2024-01-23 논평 0  672

코스소개：C#에서 텍스트 분류 알고리즘을 구현하는 방법 텍스트 분류는 주어진 텍스트 데이터를 미리 정의된 범주로 분류하는 것이 목표인 고전적인 기계 학습 작업입니다. C#에서는 몇 가지 일반적인 기계 학습 라이브러리와 알고리즘을 사용하여 텍스트 분류를 구현할 수 있습니다. 이 문서에서는 C#을 사용하여 텍스트 분류 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다. 데이터 전처리 텍스트 분류에 앞서 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 전처리 단계에는 중지 단어("a", "the" 등과 같은 의미 없는 단어) 제거가 포함됩니다.

2023-09-19 논평 0  1295

코스소개：제로샷 문서 분류는 특정 카테고리의 학습 샘플을 보지 않고 특정 카테고리의 문서를 분류하는 것을 의미합니다. 이 문제는 가능한 모든 범주의 샘플을 얻을 수 없는 경우가 많기 때문에 실제 응용 프로그램에서 매우 일반적입니다. 따라서 제로샷 문서 분류는 매우 중요한 텍스트 분류 문제입니다. 제로샷 문서 분류에서는 기존 학습 샘플과 카테고리의 의미 정보를 사용하여 분류할 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 단어 벡터를 사용하여 문서와 범주를 표현한 다음 문서와 범주 간의 유사성을 계산하여 분류를 수행하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 지식 그래프 또는 외부 지식 기반을 사용하여 문서 및 범주를 지식 그래프의 엔터티 또는 개념에 매핑한 다음 그래프의 관계를 통해 분류하는 것입니다. 제로샷 문서 분류는 다양한 분야에서 사용됩니다.

2024-01-23 논평 0  875