このコースについて

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中級レベル
約29時間で修了
英語

習得するスキル

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(7,125 件の評価)Info
1

1

9時間で修了

Sentiment Analysis with Logistic Regression

9時間で修了
13件のビデオ (合計84分), 13 学習用教材, 1 個のテスト
13件のビデオ
Welcome to Course 11 分
Supervised ML & Sentiment Analysis2 分
Vocabulary & Feature Extraction2 分
Negative and Positive Frequencies2 分
Feature Extraction with Frequencies2 分
Preprocessing3 分
Putting it All Together2 分
Logistic Regression Overview3 分
Logistic Regression: Training1 分
Logistic Regression: Testing4 分
Logistic Regression: Cost Function5 分
Andrew Ng with Chris Manning46 分
13件の学習用教材
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10 分
Acknowledgement - Ken Church10 分
Supervised ML & Sentiment Analysis2 分
Vocabulary & Feature Extraction2 分
Feature Extraction with Frequencies10 分
Preprocessing10 分
Putting it all together10 分
Logistic Regression Overview10 分
Logistic Regression: Training10 分
Logistic Regression: Testing10 分
Optional Logistic Regression: Cost Function10 分
Optional Logistic Regression: Gradient10 分
How to refresh your workspace10 分
2

2

7時間で修了

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

7時間で修了
11件のビデオ (合計40分), 11 学習用教材, 1 個のテスト
11件のビデオ
Bayes’ Rule3 分
Naïve Bayes Introduction5 分
Laplacian Smoothing2 分
Log Likelihood, Part 15 分
Log Likelihood, Part 21 分
Training Naïve Bayes3 分
Testing Naïve Bayes4 分
Applications of Naïve Bayes3 分
Naïve Bayes Assumptions3 分
Error Analysis3 分
11件の学習用教材
Probability and Bayes’ Rule10 分
Bayes' Rule10 分
Naive Bayes Introduction10 分
Laplacian Smoothing10 分
Log Likelihood, Part 110 分
Log Likelihood Part 210 分
Training naïve Bayes10 分
Testing naïve Bayes10 分
Applications of Naive Bayes10 分
Naïve Bayes Assumptions10 分
Error Analysis10 分
3

3

6時間で修了

Vector Space Models

6時間で修了
8件のビデオ (合計26分)
8件のビデオ
Word by Word and Word by Doc. 4 分
Euclidean Distance3 分
Cosine Similarity: Intuition2 分
Cosine Similarity3 分
Manipulating Words in Vector Spaces3 分
Visualization and PCA3 分
PCA Algorithm3 分
4

4

6時間で修了

Machine Translation and Document Search

6時間で修了
9件のビデオ (合計65分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
9件のビデオ
Transforming word vectors6 分
K-nearest neighbors3 分
Hash tables and hash functions3 分
Locality sensitive hashing5 分
Multiple Planes3 分
Approximate nearest neighbors3 分
Searching documents1 分
Andrew Ng with Kathleen McKeown35 分
2件の学習用教材
Acknowledgements10 分
Bibliography10 分

レビュー

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よくある質問

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