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自然語言處理工作原理
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K小于20且為奇數(shù)，查看全部
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工作原理流程
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案例需求介紹
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設置散點圖mat查看全部
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導入numpy中的所有內容
創(chuàng)建函數(shù)def function():
主函數(shù)：if_name_ == '_main_'
from numpy import *
datasets = array()與datasets=[]的區(qū)別
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自然語言處理工作原理（不只NLP如此，這可以說是編程的基本流程了）
形式化——數(shù)學化（即算法化）——程序化——實用化（符合實際使用及健壯性等）
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自然語言的處理技術體系
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基于統(tǒng)計學的上下文無關語法，對于NLP是比較適用的，只是早期理論受限于實際的技術限制（計算機速度存儲等),沒有發(fā)展的很好；近些年，各種技術的進步使得NLP研究又興旺起來
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機器學習是內功，線代，概率，微積分是內功的內功。
第一步肯定是先知道哪些開源框架怎么用，然后就是搞明白這個框架的原理了！
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這個流程很重要呀！
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創(chuàng)建一個連接本地網絡的容器：
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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學習查看全部
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自然語言處理工作原理
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自然語言處理技術體系
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自然語言處理主要包括自然語言的理解和生成.
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