Naive Bayes 101: Resume Selection with Machine Learning

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this project, we will build a Naïve Bayes Classifier to predict whether a given resume text is flagged or not. Our training data consist of 125 resumes with 33 flagged resumes and 92 non flagged resumes. This project could be practically used to screen resumes in companies.

개발할 기술

  • Data Cleansing
  • Machine Learning
  • NLP
  • Artificial Intelligence(AI)
  • Computer Science

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Task 1: Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Task 2: Import libraries and datasets

  3. Task 3: Perform exploratory data analysis

  4. Task 4: Perform data cleaning

  5. Task 5: Visualize cleaned datasets

  6. Task 6: Prepare the data by applying count vectorization

  7. Task 7: Understand the intuition behind Naive Bayes Classifier - Part #1

  8. Task 8: Understand the intuition behind Naive Bayes Classifier - Part #2

  9. Task 9: Train a Naive Bayes classifier model

  10. Task 10: Assess trained model performance

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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