分割成词条的过程，这个过程称为分词。自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像前馈神经网络中的层一样。深度 ...

自然语言处理任务包括自然语言理解、自然语言处理和句法分析等。学习NLP意味着我们要学会如何理解语言、处理句子及各种歧义现象；学会如何有效地使用NLTK来进行文本分类、分词及词性标注等多个任务；学会如何分析词汇和句子结构，并掌握句法分析、语义分析、语用分析以及深度学习技术的应用。NLTK是处理NLP ...

自然语言处理NLP是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，它与人机交互有关，最终实现人与计算机之间更好的交流。 正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性，才更想对NLP背后的模型原理 ...

特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，这方面的书较少，推荐学习《精通特征工程》，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，学习从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。 《精通特征工程》并非单纯地讲述特征工程的基本原则 ...

入门python推荐学习久负盛名的python入门书籍《Python编程从入门到实践》。 书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动手、多动脑。 很多初学者看完书之后不知道下一步怎么办，快速提高编程能力的最佳途径就是做项目 ...

或目标跟踪等）。《OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（第2版）》将从图像处理的基本操作出发 ...

学习python处理金融数据，建议学习《Python金融实战》，比较实用，只不过Yahoo财经的API改了，书里的方法不再有效要改一改，还有就是会有一些代码缩进小问题，总体上对金融分析很实用。 《Python金融实战》通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法 ...

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》这本书是绝佳选择。 是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。很友好实用，结构很清晰。但不适合数据分析的入门的学习人员，尤其matplotlib与机器学习部分，虽点到为止切到要害，但没有一定的基础 ...