6.5网格搜索预处理步骤与模型参数 …246 6.6网格搜索选择使用哪个模型 …248 6.7小结与展望… …249 第7章处理文本数据 …250 71用字符串表示的数据类型… …250 72示例应用：电影评论的情感分析 …252 7.3将文本数据表示为词袋… 254 7.3.1将词袋应用于玩具数据集… …255 7.3.2将词袋应用于电影评论… …256 7.4停用词… …259 7.5用f-idf缩放数据… …260 7.6研究模型系数… 263 7.7.多个单词的词袋(n元分词)… .263 7.8高级分词、词干提取与词形还原…。 …267 7.9主题建模与文档聚类 270 7.10小结与展望… …277 第8章全书总结… …278 8.1处理机器学习问题 278 8.2从原型到生产… 279 8.3测试生产系统 280 8.4构建你自己的估计器 280 8.5下一步怎么走… 281 8.5.】理论… 281 8.5.2其他机器学习框架和包… 281 8.53排序、推荐系统与其他学习类型… …282 8.54概率建模、推断与概率编程… 282 8.5.5神经网络… …283 8.5.6推广到更大的数据集 283 8.5.7磨练你的技术… …284 86总结… …284 关于作者… …285 关于封面… …285 viii 目录viii ｜ 目录 6.5 网格搜索预处理步骤与模型参数 .........................................................................................246 6.6 网格搜索选择使用哪个模型 .................................................................................................248 6.7 小结与展望 .............................................................................................................................249 第 7 章 处理文本数据 ...................................................................................................................250 7.1 用字符串表示的数据类型 .....................................................................................................250 7.2 示例应用：电影评论的情感分析 .........................................................................................252 7.3 将文本数据表示为词袋 .........................................................................................................254 7.3.1 将词袋应用于玩具数据集 ........................................................................................255 7.3.2 将词袋应用于电影评论 ............................................................................................256 7.4 停用词 .....................................................................................................................................259 7.5 用 tf-idf 缩放数据 ..................................................................................................................260 7.6 研究模型系数 .........................................................................................................................263 7.7 多个单词的词袋（n 元分词） ................................................................................................263 7.8 高级分词、词干提取与词形还原 .........................................................................................267 7.9 主题建模与文档聚类 .............................................................................................................270 7.10 小结与展望 ...........................................................................................................................277 第 8 章 全书总结 ............................................................................................................................278 8.1 处理机器学习问题 .................................................................................................................278 8.2 从原型到生产 .........................................................................................................................279 8.3 测试生产系统 .........................................................................................................................280 8.4 构建你自己的估计器 .............................................................................................................280 8.5 下一步怎么走 .........................................................................................................................281 8.5.1 理论 ............................................................................................................................281 8.5.2 其他机器学习框架和包 ............................................................................................281 8.5.3 排序、推荐系统与其他学习类型 ............................................................................282 8.5.4 概率建模、推断与概率编程 ....................................................................................282 8.5.5 神经网络 ....................................................................................................................283 8.5.6 推广到更大的数据集 ................................................................................................283 8.5.7 磨练你的技术 ............................................................................................................284 8.6 总结 .........................................................................................................................................284 关于作者..............................................................................................................................................285 关于封面..............................................................................................................................................285