Naive Bayes 101: Resume Selection with Machine Learning

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

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

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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