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KNN,講解的很好。入門ok
雖然感覺跟NLP關(guān)系不大,但看完還是有收獲
課程代碼供大家學(xué)習(xí)使用
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
課程代碼
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
吐槽,我作為一個算法工程師,覺得您這個質(zhì)量不太高啊

最新回答 / xian_17
不能刪除提問么。。

最新回答 / 慕的地1298835
在環(huán)境里裝下sklearn唄。。??纯磒roject interpreter環(huán)境指向哪的。

最新回答 / 慕移動0016895
看一下sublime運行的python版本是2還是3??? 如果是2? 在sublime再新建一個build system? 網(wǎng)上有教程

最新回答 / 加特效的量子
確實沒有關(guān)系,就只是KNN聚類而已...還掛個NLP的名頭,強行關(guān)聯(lián)??
6:04 有個錯誤,不是冒號前面代表行,后面代表列。應(yīng)該是逗號前面代表行,后面代表列。冒號是常規(guī)列表取值時用的。比如,取一維列表第三個到第五個的數(shù)據(jù),data = i[2:4]
6:04 有個錯誤,不是冒號前面代表行,后面代表列。應(yīng)該是逗號前面嗲表行,后面代表列。冒號是常規(guī)列表取值時用的。比如,取一緯列表第三個到第五個的數(shù)據(jù),data = i[2:4]
老師這一節(jié)的課件打錯字了,應(yīng)該是適用于KNN。
講的課程太一般,描述雜亂無章
課程須知
1、本課程面向一定編程基礎(chǔ)的計算機專業(yè)、軟件工程專業(yè)、通信專業(yè)、電子技術(shù)專業(yè)和自動化專業(yè)的學(xué)生和自然語言處理感興趣的人群。 2、學(xué)習(xí)本課程前需要具備向?qū)ο蟮木幊趟枷牒蚉ython語言基礎(chǔ)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、了解自然語言處理行業(yè)應(yīng)用場景 2、了解自然語言處理概念和技術(shù)體系 3、掌握自然語言處理開發(fā)環(huán)境的安裝部署 4、掌握自然語言處理工作流程 5、掌握Matplotlib可視化技術(shù) 6、掌握KNN算法 7、熟練使用NumPy 8、熟練使用sklearn

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