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本书的主要特点如下： 1. 图文并茂、循序渐进 本书图文并茂、突出实用性，并提供了大量的操作示例和代码，较好地将学习与应用结合在一起；内容由浅入深，循序渐进，适合不同层次的读者阅读。 2. 理论教学与实际项目开发紧密结合 为了使读者能快速地掌握相关技术并按实际项目开发要求熟练运用所学知识，本书在各模块中都设计了相关实训。 3. 案例典型，轻松易学 本书所选用的案例均与日常生活密切相关，如房价数据分析、鸢尾花分类等，可使读者在学习的时候不会觉得陌生，更容易接受，从而提高学习效率。 4. 紧跟行业技术发展 机器学习技术发展很快，本书着重于当前主流技术的讲解，与行业联系密切，所有内容紧跟行业技术的发展。 5. 教、学、做 一体化 本书精心设计了以企业典型项目为载体、任务驱动、 教、学、做 一体化的教学内容，注重通过
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自然语言处理方法——使用Python基于机器学习和深度学习发掘文本数据
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【正版】机器学习与Python实践 高等学校人工智能教育丛书 无 西安电子科技大学出版社 9787560664620
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自然语言处理方法——使用Python基于机器学习和深度学习发掘文本数据 王侃 西安电子科技大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书系统介绍了基于机器学习和深度学习对文本数据进行挖掘和分析的方法，从文本分类、语音识别、主题建模、文本总结、文本生成、情感分析等多个自然语言处理的应用角度出发，对自然语言处理进行了深入解读，通过大量Python代码帮助读者快速学习并实现基本的甚至较高级的自然语言处理技术。 全书共六章。第1章介绍数据的收集和提取，包括从网页、PDF、Word、HTML、JSON中收集数据；第2章介绍文本数据的处理，包括形式转换、删除标点符号、拼写校正、词干提取、词形还原等；第3章介绍文本特征工程，采用的技术包括One Hot编码、统计向量化、N-grams、哈希向量化、共生矩阵等；第4章介绍高级自然语言处理，包括文本相似度计算、词性标注、提取实体、提取主题、情感分析、语音和文本互转等；第5章介绍自然语言处理的行业应用，如多类分类、文本数据总结
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