讲师：黄鸿波

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讲师简介：

珠海金山办公软件有限公司（WPS）人工智能领域专家，高级算法工程师，拥有多年年软件开发经验，著有《TensorFlow进阶指南 基础、算法与应用》一书。曾在格力电器股份有限公司大数据中心担任人工智能领域专家，且在多家公司担任过高级工程师，技术经理，技术总监等职务。曾带领团队开发过基于人脸识别技术的智能支付系统、推荐系统、智能问答系统等。擅长数据挖掘、机器学习、移动开发等专业领域，并拥有丰富的实战经验。

分享大纲：

1.     文本分类实践中常见的误区：

1.1 深度模型一定优于传统的机器学习模型

1.2 在验证集上准确率高在线上准确率就高

1.3 准确率是文本分类中最重要的指标

1.4 越复杂的模型效果越好

2.     文本分类策略

2.1 选择合适的训练集和测试集

2.2 巧用词袋模型

3.     常用文本分类模型对比

3.1 机器学习算法对比

4.1.1 LR+词频

4.1.2 LR+one-hot

4.1.3 标准化+词频+LR

4.1.4 正则化+词频+LR

4.1.5拉普拉斯平滑+词概率+LR

4.1.6贝叶斯+词频

4.1.7贝叶斯+特征提取

3.2 深度学习模型对比

3.2.1 TextCNN

3.2.2 textRNN

3.2.3 textRCNN

3.2.4 HAN

听众收益：

1、了解在文本分类过程中的一些常见的坑

2、了解各种文本分类模型在实际工程中的取舍

3、了解各种算法在相同数据集下的真实数据对比

活动时间： 2018 年10 月16 日20:00-21:30

活动详情： 【线上直播】人工智能中的文本分类技术

                          

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