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How to clean and preprocess data for language classification
How to train and assess a Multinomial Naive Bayes Model
How to use subword units to counteract the effects of class imbalance in language classification
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.
Statistics
Machine Learning
Natural Language Processing
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Exploratory data analysis of raw data, as well as some basic visualization
Data cleaning and preprocessing relevant for task
Theory behind and training of a Multinomial Naive Bayes Model
Making adjustments to model to take into account class imbalance using theory behind Naive Bayes
Using subword units to further counteract class imbalance and improve model performance
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por CK
30 de jul. de 2020Nice explanation by the instructor throughout the project :)
por EC
9 de ago. de 2020Excellent and well organized course. Instructor explained concepts clearly and encouraged us to attempt the steps before he showed his solution.
por VM
3 de may. de 2020Thank you, required more information on naive Bayes with classification.
por AK
24 de jul. de 2020Excellent course, recommended for a starter in NLP. The teaching pace and topics covered are just right. Kudos!
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