课程 中级  13510

课程介绍：本课程将会用短小精悍的语言，模块式的开发一个商城，方便大家代码的复用，不需要为了一个功能的实现花费大量的时间学习其他不相关的功能，同时把所有课程组合在一起就是一个完整的商城项目，非常适合学员们来练手。

课程 高级  13122

课程介绍：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

课程 高级  32920

课程介绍：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

课程 高级  8441

课程介绍：《PHP开发之分类技术教程》讲解PHP无限分类技术。实现一个多级分类联动的效果。

课程 初级  10513

课程介绍：《JavaScript基本语法及基本语句视频教程》本节课程是北风网录制，JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。

课程介绍：文本分类是自然语言处理（NLP）任务之一，它旨在将文本归类到预定义的类别中。文本分类有很多实际应用，例如电子邮件过滤、垃圾邮件检测、情感分析和问答系统等。使用pythonNLTK库完成文本分类的任务可以分为以下几个步骤：数据预处理：首先，需要对数据进行预处理，包括去除标点符号、转换成小写、去除空格等。特征提取：接下来，需要从预处理后的文本中提取特征。特征可以是词语、词组或句子。模型训练：然后，需要使用提取的特征来训练一个分类模型。通常使用的分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。评估：最后

2024-02-25 评论 0  1143

课程介绍：文本分类中样本不平衡问题及解决方法（附代码示例）在文本分类任务中，样本不平衡是一个常见的问题。所谓样本不平衡，即不同类别的样本数量存在明显的差异，导致模型对于少数类别的训练效果较差。本文将介绍样本不平衡问题的原因以及常用的解决方法，并提供具体的代码示例。一、样本不平衡的原因现实应用中的数据分布不均衡：在很多实际应用中，某些类别的样本数量远远大于其他类别。例如

2023-10-08 评论 0  1135

课程介绍：文本分类是自然语言处理中的关键任务，它的目标是将文本数据按照不同的类别或标签进行划分。在情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类、产品推荐等领域，文本分类被广泛应用。本文将介绍一些常用的文本处理技术，并探讨它们在文本分类中的应用。1.文本预处理文本预处理是文本分类的首要步骤，目的是使原始文本适于计算机处理。预处理包括以下步骤：分词：将文本按照词汇单位进行划分，去除停用词和标点符号。去重：去除重复的文本数据。停用词过滤：去除一些常见但无实际意义的词语，如“的”、“是”、“在”等。词干提取：将词汇还原为其原

2024-01-23 评论 0  672

课程介绍：如何实现C#中的文本分类算法文本分类是一种经典的机器学习任务，它的目标是根据给定的文本数据将其分为预定义的类别。在C#中，我们可以使用一些常用的机器学习库和算法来实现文本分类。本文将介绍如何使用C#实现文本分类算法，并提供具体的代码示例。数据预处理在进行文本分类之前，我们需要对文本数据进行预处理。预处理步骤包括去除停用词（如“a”、“the”等无意义的词汇）

2023-09-19 评论 0  1295

课程介绍：零样本文档分类是指在没有见过某类别的训练样本的情况下，对该类别的文档进行分类。这种问题在实际应用中非常常见，因为很多时候我们无法获得所有可能的类别的样本。因此，零样本文档分类是一种非常重要的文本分类问题。在零样本文档分类中，我们可以借助已有的训练样本和类别的语义信息来进行分类。一种常见的方法是使用词向量表示文档和类别，然后通过计算文档和类别之间的相似度来进行分类。另一种方法是使用知识图谱或外部知识库，将文档和类别映射到知识图谱中的实体或概念，然后通过图上的关系进行分类。零样本文档分类在很多领域都

2024-01-23 评论 0  875