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首頁免費(fèi)課自然語言處理（NLP）入門與實(shí)踐問答

自然語言處理（NLP）入門與實(shí)踐

                
                伏草惟存
            算法工程師

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                難度初級
            
                時(shí)長 2小時(shí)20分
            
                學(xué)習(xí)人數(shù)
            
綜合評分9.67
                            19人評價(jià)
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                                9.8
                                內(nèi)容實(shí)用
                            
                                9.6
                                簡潔易懂
                            
                                9.6
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

三百塊丶會走路

.........

2 1-1 NLP概述

2018-11-30

C博

雖說是KNN 但是我始終沒有看到哪里用到了這個(gè)K

0 3-6 利用KNN分類器采訪隨機(jī)游客預(yù)測天氣感知度

2018-11-28

ybcrazy

這根本不是自然語言處理啊。

3 3-4 KNN分類器模型實(shí)現(xiàn)(1)

2018-11-18

luchen

老師你的課程真棒，深入淺出，厲害，我終于可以寫自己的knn了，非常感謝。

1 3-3 KNN模型原理介紹及歐式距離計(jì)算

2018-11-18

qq_小太陽_112

感覺老師講的蠻好的，希望后期有tensorflow的入門課程，謝謝老師

0 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-17

pililong

不錯(cuò)不錯(cuò)^_^

0 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-17

NicePlus

我想到用knn算法，寫一個(gè)地圖demo,正好計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)距離

0 1-1 NLP概述

2018-11-15

NicePlus

唯一能看懂的機(jī)器學(xué)習(xí)

1 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-14

慕粉6372522

講的是KNN算法，和NLP沒關(guān)系啊

1 3-7 機(jī)器學(xué)習(xí)庫sklearn實(shí)現(xiàn)預(yù)測天氣冷暖感知度

2018-11-11

90091899

好好好好好

1 3-2 可視化數(shù)據(jù)分析

2018-11-09

南宮小鳥

老師講的很用心，通俗易懂。老師辛苦了。

2 1-1 NLP概述

2018-11-07

mutex

NLP明顯掛羊頭賣狗肉了，只能是淺顯的KNN機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐而已。

2 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-07

逍遙哥哥

老師還不錯(cuò)，講的挺有意思的，思路比較清晰但這不是nlp吧。

1 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-05

龍城飛將

講得挺清楚的。但是這不屬于NLP吧，這就是一個(gè)KNN

3 4-1 課程總結(jié)回顧與展望

2018-11-04

濤寶1990

https://www.cnblogs.com/baiboy/p/ml1.html

10 2-1 自然語言處理開發(fā)環(huán)境介紹

2018-11-03

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開始學(xué)習(xí)

課程須知: 1、本課程面向一定編程基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)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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