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本书首先简要介绍Python语言的基础知识，为后续内容的学习提供基础，接着介绍NumPy、Matplotlib和Pandas三个数据分析基础模块的用法，同时也为后面基于scikitlearn的机器学习提供基础，后介绍基于scikitlearn机器学习及其模型的评价方法、超参数调优方法。全书通过大量案例，希望能让读者快速提高实践能力。 本书适合作为高校本科生或研究生数据分析、机器学习等相关课程的教材或参考书，也可作为数据分析和机器学习爱好者的自学教程，还可以作为相关科研工作者与工程实践者的参考书。
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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工
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