Python数据预处理（二）- 清洗文本数据_技术问答

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Python数据预处理（二）- 清洗文本数据

                
                伏草惟存
            算法工程师

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                难度中级
            
                时长 3小时48分
            
                学习人数
            
综合评分8.43
                            12人评价
                        查看评价
                                9.5
                                内容实用
                            
                                7.8
                                简洁易懂
                            
                                8.0
                                逻辑清晰

全部评论问答未解决精华

慕慕8036994

厉害，值得收藏

0 1-4 高效读取30万新闻数据

2019-10-22

慕妹8259635

楼上的同学，指出错误就好了，没必要这样啊。老师录视频也不容易，何必说的这么难听呢？

0 2-8 命名实体的提取

2019-10-16

慕丝2249704

听的真累...

0 2-1 jieba分词精讲(1)

2019-10-12

慕妹9162326

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386832260566c26422c671fa489ebc6fe85badda25cd000

1 1-9 批量清洗30万新闻文本数据

2019-10-02

慕妹9162326

https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52654703
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/smoothdata.html

2 1-9 批量清洗30万新闻文本数据

2019-10-02

Coder_zheng

留了一个悬念

0 2-10 实战案例：30万新闻文本特征提取

2019-09-06

Jazz_Qi

7最后一集没有了一部分？

0 2-10 实战案例：30万新闻文本特征提取

2019-08-25

秋来南飞雁

老师讲的很有用，不过代码看的别扭，代码的话，老师可不可以遵循python的命名规范，谢谢！google的python style guide——https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/contents/

1 1-1 30万条数据准备情况

2019-08-13

qq_哈哈哈虎三_0

这个代码可以提供下吗？

1 1-9 批量清洗30万新闻文本数据

2019-08-12

慕斯7563441

类明首字母请大写既不是驼峰也不是型

0 1-4 高效读取30万新闻数据

2019-08-08

慕斯7563441

yield没有循环误人子弟 yield的用时坑定更长老师你这是专坑小白和菜鸡

1 1-2 yield生成器实现斐波那契数列

2019-08-06

qq_宝慕林9459223

难免会有错误，不过视屏讲很不错，通俗易懂

0 2-2 jieba分词精讲(2)

2019-07-21

在水中飞

自己在哪个地方代码写错都没说清楚，这样太说不过去了吧，前后代码对比不就知道是哪里错了，还用“可能是单词拼错”来敷衍，醉了，单词拼错会直接报错了好吗，还可能会运行吗？
错误是suggest_freq后面的参数应该是包括True的元组，出错时元组没包括True。

5 2-2 jieba分词精讲(2)

2019-07-20

独进青楼

好突然，怎么就没有了呢？

2 2-10 实战案例：30万新闻文本特征提取

2019-07-19

独进青楼

说实话这个视频质量有点差，虽然有些知识点我不知道，不过这个代码水平是有点差

1 2-5 NLTK词频统计（1）

2019-07-18

开始学习

课程须知: 1、本课程面向一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的学生。 2、本课程也适用于大数据从业者及人工智能相关工程人员。 3、任何有兴趣的同学均适合学习。

老师告诉你能学到什么？: 1、掌握不同分词工具与适用场景 2、掌握文本特征选择与提取方法

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