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自然语言处理工作原理
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K小于20且为奇数，查看全部
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工作原理流程
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案例需求介绍
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设置散点图mat查看全部
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导入numpy中的所有内容
创建函数def function():
主函数：if_name_ == '_main_'
from numpy import *
datasets = array()与datasets=[]的区别
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自然语言处理工作原理（不只NLP如此，这可以说是编程的基本流程了）
形式化——数学化（即算法化）——程序化——实用化（符合实际使用及健壮性等）
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自然语言的处理技术体系
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基于统计学的上下文无关语法，对于NLP是比较适用的，只是早期理论受限于实际的技术限制（计算机速度存储等),没有发展的很好；近些年，各种技术的进步使得NLP研究又兴旺起来
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机器学习是内功，线代，概率，微积分是内功的内功。
第一步肯定是先知道哪些开源框架怎么用，然后就是搞明白这个框架的原理了！
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这个流程很重要呀！
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创建一个连接本地网络的容器：
docker run -it -v $(pwd):/usr/share/flask-skeleton --name wangzan_python --network=host python:2.7 /bin/bash
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www.cnblogs.com/baiboy/p/ml1.html
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学习查看全部
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自然语言处理工作原理
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自然语言处理技术体系
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自然语言处理主要包括自然语言的理解和生成.
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