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自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常
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1.易于学习和理解:先讲解较少的语法知识,通过游戏案例逐步引入新的语法知识; 2.为初学者量身打造:案例从易到难,所有程序的代码均不超过100行; 3.趣味性强:12个案例,涵盖了多种游戏类型,寓教于乐; 4.可拓展性强:提供练习题和参考答案,巩固知识,训练逻辑思维; 5.配套素材齐全:提供完整源代码和分步骤源代码、游戏素材、游戏效果演示视频,可通过异步社区观看游戏开发步骤讲解视频; 6.全彩印刷。 美国教育家杜威曾说过:“大多数的人,只觉得五官能接触的、实用的东西才有趣味,书本上的趣味是没有的。” 《Python游戏趣味编程》通过介绍12个由易到难的有趣游戏案例的编写过程,带领读者学习用Python开发趣味游戏,从而提升读者对编程的兴趣和能力。 《Python游戏趣味编
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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