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2026

第11章综合例题：把文本表示、概率、评估与训练串起来

2026-10-28

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第10章训练与调参：交叉验证、优化器、损失与正则

2026-10-28

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第9章序列神经模型：RNN、LSTM、GRU 与双向结构

2026-10-28

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第8章文本聚类：K-Means、层次聚类与模糊 C 均值

2026-10-28

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第7章传统文本学习：朴素贝叶斯、SVM、ELM 与高斯过程

2026-10-28

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第6章主题与降维：LDA、LSA、NMF、PCA 和 SVD

2026-10-28

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第5章词向量：Word2Vec、负采样与 GloVe

2026-10-28

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第4章文本模型怎么评估：混淆矩阵、F1、AUC 与生成指标

2026-10-28

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第3章关键词表示与检索：TF-IDF、余弦与 BM25

2026-10-28

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第2章语言分析与信息抽取：NER、词性、依存与 Viterbi

2026-10-28

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