NLP技术体系
包括词法分析、句法分析、语义 理解、信息抽取、机器翻译、情
感分析、问答系统等技术。
NLP应用场景
广泛应用于智能客服、智能家居 、智能医疗、教育、金融等领域
。
情感分析、文本分类等任务实现方法论述
情感分析
通过对文本进行情感倾向性判断，实现情感分类和情感强 度计算。主要方法包括基于词典的方法、基于机器学习的 方法和基于深度学习的方法。
目标检测
通过滑动窗口或区域提议网络（ RPN）等方法在图像中定位目标物 体位置，并进行分类和边界框回归。
图像分割
利用像素级别的分类网络或编码器-解 码器结构对图像进行像素级别的分类 和分割，实现图像中不同物体的精确 分割。
案例演示：使用深度学习进行图像识别或生成
图像识别案例
使用CNN对图像进行分类，例如手写数字识别、人脸识别等。通过训练集训练模 型，测试集验证模型性能。
特征选择
通过统计检验、互信息等方法评估 特征重要性，选择对模型训练有益 的特征子集。
降维技巧
采用主成分分析（PCA）、线性判 别分析（LDA）等方法降低特征维 度，减少计算复杂度和过拟合风险 。
案例演示
案例一
案例三
电商推荐系统中的用户行为数据处理 和特征工程，包括用户画像构建、行 为序列建模等。
图像识别中的图像数据处理和特征工 程，涉及图像增强、特征提取和选择 等步骤，用于提高图像分类、目标检 测等任务的性能。
模型评估指标选取及优化方法探讨
优化方法探讨
输标02入题
特征工程：包括特征选择、特征提取和特征创造等， 以提高模型的性能。
01
03
集成学习：通过构建并结合多个基学习器来完成学习 任务，常用的集成学习方法包括Bagging、Boosting
