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自然语言处理（NLP）入门与实践

伏草惟存 算法工程师
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难度初级
时长 2小时20分
学习人数
综合评分9.67
18人评价 查看评价
9.8 内容实用
9.6 简洁易懂
9.6 逻辑清晰
全部 评论 问答 未解决 精华
Arley1007
广播特性，压根不需要tile，不同维度可以直接相减
1 3-4 KNN分类器模型实现(1)
2019-04-16
亮君然
不错不错，很爽
0 1-1 NLP概述
2019-04-16
慕仔5179897
请告诉我NLP在哪儿~~~
5 3-3 KNN模型原理介绍及欧式距离计算
2019-03-31
花京院点灯
KNN,讲解的很好。入门ok
2 4-1 课程总结回顾与展望
2019-03-30
charson123
虽然感觉跟NLP关系不大，但看完还是有收获
课程代码供大家学习使用
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
2 3-4 KNN分类器模型实现(1)
2019-03-15
charson123
课程代码
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
1 3-1 案例需求和数据准备
2019-03-15
superminner
吐槽，我作为一个算法工程师，觉得您这个质量不太高啊
4 3-3 KNN模型原理介绍及欧式距离计算
2019-01-28
慕粉13971704837
和nlp没有任何关系
3 3-7 机器学习库sklearn实现预测天气冷暖感知度
2019-01-20
dahoo
Thanks a lot
0 4-1 课程总结回顾与展望
2019-01-08
柯伊伯带的一颗小星星
成了向量课了。。。
0 3-4 KNN分类器模型实现(1)
2019-01-04
caturbhuja
6:04 有个错误，不是冒号前面代表行，后面代表列。应该是逗号前面代表行，后面代表列。冒号是常规列表取值时用的。比如，取一维列表第三个到第五个的数据，data = i[2:4]
2 3-2 可视化数据分析
2018-12-25
caturbhuja
6:04 有个错误，不是冒号前面代表行，后面代表列。应该是逗号前面嗲表行，后面代表列。冒号是常规列表取值时用的。比如，取一纬列表第三个到第五个的数据，data = i[2:4]
3 3-2 可视化数据分析
2018-12-25
南风为起念你成疾
老师这一节的课件打错字了，应该是适用于KNN。
1 3-3 KNN模型原理介绍及欧式距离计算
2018-12-12
qq_慕尼黑6302560
讲的课程太一般，描述杂乱无章
2 3-3 KNN模型原理介绍及欧式距离计算
2018-12-10
破晓之喻
看了这么多节课，都还没看出和NLP有什么关系
6 3-3 KNN模型原理介绍及欧式距离计算
2018-12-01
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课程须知
1、本课程面向一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的学生和自然语言处理感兴趣的人群。 2、学习本课程前需要具备向对象的编程思想和Python语言基础
老师告诉你能学到什么？
1、了解自然语言处理行业应用场景 2、了解自然语言处理概念和技术体系 3、掌握自然语言处理开发环境的安装部署 4、掌握自然语言处理工作流程 5、掌握Matplotlib可视化技术 6、掌握KNN算法 7、熟练使用NumPy 8、熟练使用sklearn

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