簡(jiǎn)介：隨著人工智能的快速發(fā)展，自然語(yǔ)言處理應(yīng)用愈加廣泛。本課首先對(duì)其發(fā)展歷程、現(xiàn)狀、技術(shù)體系、開(kāi)發(fā)環(huán)境等概述。然后從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、可視化、KNN算法模型、實(shí)際應(yīng)用、sklearn算法改進(jìn)等方面進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，旨在幫助大家輕松入門(mén)。
第2章 自然語(yǔ)言處理開(kāi)發(fā)環(huán)境
介紹Sublime Text，Anaconda以及開(kāi)發(fā)環(huán)境安裝部署
第3章 實(shí)踐：預(yù)測(cè)天氣冷暖感知度
通過(guò)前面介紹的知識(shí)點(diǎn)代碼實(shí)操天氣冷暖感知度案例。
- 視頻： 3-1 案例需求和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 (10:59)
- 視頻： 3-2 可視化數(shù)據(jù)分析 (16:22)
- 視頻： 3-3 KNN模型原理介紹及歐式距離計(jì)算 (24:31)
- 視頻： 3-4 KNN分類(lèi)器模型實(shí)現(xiàn)(1) (12:39)
- 視頻： 3-5 KNN分類(lèi)器模型實(shí)現(xiàn)(2) (15:21)
- 視頻： 3-6 利用KNN分類(lèi)器采訪(fǎng)隨機(jī)游客預(yù)測(cè)天氣感知度 (06:09)
- 視頻： 3-7 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)sklearn實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)天氣冷暖感知度 (10:48)