分割成詞條的過程，這個過程稱為分詞。自然語言處理流水線的各個階段可以看作是層，就像前饋神經網絡中的層一樣。深度 ...

自然語言處理任務包括自然語言理解、自然語言處理和句法分析等。學習NLP意味着我們要學會如何理解語言、處理句子及各種歧義現象；學會如何有效地使用NLTK來進行文本分類、分詞及詞性標注等多個任務；學會如何分析詞匯和句子結構，並掌握句法分析、語義分析、語用分析以及深度學習技術的應用。NLTK是處理NLP ...

自然語言處理NLP是計算機科學、人工智能、語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是機器學習的應用之一，用於分析、理解和生成自然語言，它與人機交互有關，最終實現人與計算機之間更好的交流。 正是NLP在我們日常生活中呈現出越來越多的便利性，才更想對NLP背后的模型原理 ...

特征工程是機器學習流程中至關重要的一個環節，這方面的書較少，推薦學習《精通特征工程》，着重闡明特征工程的基本原則，介紹大量特征工程技術，學習從原始數據中提取出正確的特征並將其轉換為適合機器學習模型的格式，從而輕松構建模型，增強機器學習算法的效果。 《精通特征工程》並非單純地講述特征工程的基本原則 ...

入門python推薦學習久負盛名的python入門書籍《Python編程從入門到實踐》。 書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有”動手試一試”環節，學編程最佳的方式就是多動手、多動腦。 很多初學者看完書之后不知道下一步怎么辦，快速提高編程能力的最佳途徑就是做項目 ...

或目標跟蹤等）。《OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（第2版）》將從圖像處理的基本操作出發 ...

學習python處理金融數據，建議學習《Python金融實戰》，比較實用，只不過Yahoo財經的API改了，書里的方法不再有效要改一改，還有就是會有一些代碼縮進小問題，總體上對金融分析很實用。 《Python金融實戰》通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法 ...

如果有一定的數據分析與機器學習理論與實踐基礎，《Python數據科學手冊》這本書是絕佳選擇。 是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。很友好實用，結構很清晰。但不適合數據分析的入門的學習人員，尤其matplotlib與機器學習部分，雖點到為止切到要害，但沒有一定的基礎 ...