内容简介：在有监督学习方面，笔者已经讲述了基于 ML 和 DL 的中文文本分类。本场 Chat 笔者将在文本相似性度量（聚类重点会用到上一篇中各种距离的度量）的基础上，趁热打铁，在无监督学习方面，完成中文文本的聚类实战。你将主要学习到如下内容：阅读全文:
在有监督学习方面，笔者已经讲述了基于 ML 和 DL 的中文文本分类。本场 Chat 笔者将在文本相似性度量（聚类重点会用到上一篇中各种距离的度量）的基础上，趁热打铁，在无监督学习方面，完成中文文本的聚类实战。
你将主要学习到如下内容：
- 无监督学习的研究现状。
- K-means 方法原理。
- DBSCAN 方法原理。
- NMF 方法原理。
- PCA 降维的原理及步骤。
- 实战 TF-IDF 的中文文本 K-means 聚类。
- 实战 Word2Vec 的中文文本 K-means 聚类。
- 聚类结果的可视化。
阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5b15556785040e095b60d67a
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以上所述就是小编给大家介绍的《NLP 中文文本聚类之无监督学习》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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计算机网络（第7版）
谢希仁 / 电子工业出版社 / 2017-1 / 45.00
本书自1989年首次出版以来，曾于1994年、1999年、2003年、2008年和2013年分别出了修订版。在2006年本书通过了教育部的评审，被纳入普通高等教育“十一五”国家级规划教材；2008年出版的第5版获得了教育部2009年精品教材称号。2013年出版的第6版是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。 目前2017年发行的第7版又在第6版的基础上进行了一些修订。 全书分为9章，比较......一起来看看 《计算机网络（第7版）》 这本书的介绍吧!
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