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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115452573

商品编码：14654627145

YL8641

精通Python自然语言处理+NLTK基础教程 2本

9787115459688定价：59元 9787115452573定价：49元

NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用

• 出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 
  
• 平装: 153页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787115452573

  目录

  第1章自然语言处理简介1 
  1.1为什么要学习NLP2 
  1.2先从Python开始吧5 
  1.2.1列表5 
  1.2.2自助功能6 
  1.2.3正则表达式8 
  1.2.4字典9 
  1.2.5编写函数10 
  1.3向NLTK迈进11 
  1.4练习16 
  1.5小结17 
  第2章文本的歧义及其清理18 
  2.1何谓文本歧义18 
  2.2文本清理20 
  2.3语句分离器21 
  2.4标识化处理22 
  2.5词干提取23 
  2.6词形还原24 
  2.7停用词移除25 
  2.8罕见词移除26 
  2.9拼写纠错26 
  2.10练习27 
  2.11小结28 

• 、。。。。。。。

  精通Python自然语言处理

  
  

  9787115459688定价：59元

探索人工智能的奥秘：深度解析自然语言处理与机器学习 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道，其中绝大部分是以文本形式存在的。如何从这些纷繁复杂的文字中提取有价值的信息，理解人类的语言，甚至让机器像人一样“思考”和“交流”，已成为当今科技领域最激动人心且极具挑战性的课题之一。本书，《人工智能的奥秘：深度解析自然语言处理与机器学习》，正是应运而生，旨在为你揭开人工智能神秘面纱的一角，引领你进入自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）两大核心领域的精彩世界。 本书并非简单罗列技术细节，而是力求深入浅出，将抽象的概念具象化，将复杂的算法流程条理化。我们相信，理解“为什么”比仅仅知道“怎么做”更为重要。因此，在内容组织上，我们将首先为你构建一个坚实的理论基础，让你明白NLP和ML各自的定位、发展历程以及它们之间密不可分的联系。随后，我们将逐步深入到具体的算法和技术，并结合丰富的实际案例，让你在动手实践中巩固所学，获得宝贵的经验。 第一部分：自然语言处理（NLP）——赋予机器理解人类语言的能力 自然语言处理，顾名思义，就是让计算机能够理解、解释和生成人类自然语言的技术。这涉及到语音识别、文本理解、情感分析、机器翻译、问答系统等方方面面。想象一下，你能否直接与你的电脑对话，让它为你完成复杂的任务？或者，你能否瞬间将一篇外文文献翻译成流畅的中文？这些在科幻电影中司空见惯的场景，正是NLP正在努力实现的目标。 在本部分，我们将从NLP的基本概念入手，探讨语言的结构，如词法、句法、语义和语用。我们会介绍处理文本数据所需的预处理技术，包括分词、词性标注、命名实体识别等。你将了解到如何使用各种工具和库来完成这些任务，并理解这些步骤对于后续的分析有多么关键。 接着，我们将重点关注NLP中的核心技术。你将学习到如何构建语言模型，预测下一个词语的出现概率，这是许多NLP应用的基础。情感分析将是另一大亮点，我们将探讨如何识别文本中的情感倾向，无论是积极、消极还是中性，这在市场调研、舆情监控等领域有着巨大的商业价值。机器翻译的原理也将被详细解析，让你了解不同于传统基于规则的方法的统计机器翻译和神经网络机器翻译。 此外，我们还将深入探讨文本生成，即让机器创作出连贯、有意义的文本，这在内容创作、对话机器人等领域展现出广阔的应用前景。你将了解到诸如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等在NLP领域取得革命性突破的深度学习模型，并理解它们如何克服了传统方法的局限性。 第二部分：机器学习（ML）——让机器从数据中学习并做出决策 机器学习是人工智能的一个重要分支，其核心思想是让计算机系统通过从数据中“学习”来改进其性能，而无需进行明确的编程。它不是告诉计算机“做什么”，而是让计算机自己“学会怎么做”。从推荐系统到自动驾驶，再到医疗诊断，ML的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。 本部分的旅程将从机器学习的基本概念开始。你将了解监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要的学习范式。对于监督学习，我们将详细讲解分类和回归问题，并介绍经典的算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和随机森林。你将学习如何选择合适的模型，如何评估模型的性能，以及如何进行模型调优。 无监督学习的部分，我们将聚焦于聚类和降维技术。聚类可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和分组，例如将相似的用户归为一类。降维技术则能够有效简化高维数据，提高计算效率，并有助于可视化。你将接触到K-Means、DBSCAN等聚类算法，以及主成分分析（PCA）等降维方法。 强化学习将是另一大引人入胜的主题。它模拟了人类通过试错来学习的过程，通过与环境的交互，学习最优的策略来最大化奖励。你将了解马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning等基本概念，并初步认识到强化学习在游戏AI、机器人控制等领域的强大能力。 第三部分：深度融合——NLP与ML的协同进化 NLP和ML并非孤立的领域，它们的融合催生了无数令人惊叹的应用。许多复杂的NLP任务，如机器翻译、文本摘要、语义搜索等，都依赖于先进的机器学习技术，尤其是深度学习。 在本书的这一部分，我们将重点探讨深度学习在NLP中的应用。你将深入了解卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在文本分类、序列标注等任务中的强大之处。特别是，我们将花费大量篇幅介绍Transformer架构及其变体（如BERT、GPT系列），它们在近年来彻底改变了NLP的研究和应用格局。你将理解自注意力机制（Self-Attention）的原理，以及它如何让模型更有效地捕捉长距离依赖关系。 我们还将探讨如何构建端到端的NLP系统，将多个NLP技术和ML模型有机地结合起来，解决实际问题。例如，如何构建一个智能客服系统，它能够理解用户的意图，检索相关信息，并生成恰当的回复。如何构建一个新闻推荐系统，它能够根据用户的阅读历史和新闻内容，精准地推送感兴趣的文章。 实践导向，赋能未来 本书最大的特色在于其强烈的实践导向。我们不仅会讲解理论知识，更会引导你动手实践。书中将穿插大量的代码示例，使用当前主流的编程语言和库（如Python及其强大的NLP和ML生态系统），让你能够跟随指导，一步步地实现各种算法和模型。 我们鼓励读者在阅读过程中，积极思考，动手修改代码，尝试不同的参数设置，观察结果的变化。我们相信，只有通过亲身实践，才能真正地掌握这些技术，并激发更多的创新灵感。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生： 本书能够为你提供扎实的理论基础和实践经验，为你的学术研究或职业发展打下坚实的基础。 对人工智能和数据分析感兴趣的开发人员： 如果你希望将NLP和ML技术应用到你的项目中，本书将为你提供所需的知识和技能。 希望了解人工智能前沿应用的从业人员： 无论你身处哪个行业，了解NLP和ML的最新进展，将有助于你更好地把握行业趋势，发现新的商业机会。 任何渴望探索智能世界奥秘的求知者： 如果你对机器如何理解和处理人类语言，如何从数据中学习并做出决策感到好奇，本书将是你理想的启蒙读物。 结语 《人工智能的奥秘：深度解析自然语言处理与机器学习》不仅仅是一本书，它更是一扇通往智能未来的大门。我们希望通过本书，能够点燃你对AI的热情，为你提供一条清晰的学习路径，让你能够自信地踏入这个充满机遇和挑战的领域。准备好迎接这场关于智能的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这套书整体给我的感觉就是“实践出真知”。《NLTK基础教程》这本书，我把它当作我的“NLP工具箱”。它详细地介绍了NLTK这个强大的自然语言处理工具包，从安装、基本使用，到各种高级功能，都有清晰的讲解和示例。我尤其喜欢它关于词汇资源和语料库的部分，让我知道如何获取和利用大量的文本数据来训练模型。这本书对于学习NLTK来说，绝对是不可或缺的。而《机器学习算法编程教程书》则更侧重于“算法的实战”。它没有回避复杂的数学原理，但更重要的是它将这些原理转化为可执行的Python代码。我跟着书中的例子，用scikit-learn库实现了一些经典的机器学习算法，比如支持向量机和随机森林，并且学习了如何进行模型评估和参数调优。这本书让我明白，机器学习不仅仅是理论，更是通过代码实现和数据验证来解决实际问题的过程。整套书的结合，让我在NLP和ML的学习路径上，既有理论基础，又有实践能力，感觉非常充实。

评分☆☆☆☆☆

这套书的另一半，《NLTK基础教程》和《机器学习算法编程教程书》，更是让我感觉“物超所值”。《NLTK基础教程》它就像一本随身携带的“NLP字典”，遇到不理解的概念，翻开它就能找到清晰的解释和例子。它详细介绍了NLTK库的各种模块，比如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等等，每一步都配有相应的Python代码。我之前看一些NLP的博客，总是觉得那些术语很晦涩，但看了这本教程后，很多概念都豁然开朗了。而《机器学习算法编程教程书》则让我对ML的理解上升了一个层次。它不仅仅是理论的罗列，更重要的是它结合了Python的实现，让我看到了那些抽象的算法是如何转化为实际可运行的代码的。它涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等多个方面，而且对线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、聚类算法等经典模型都有深入的讲解。我最喜欢的是它讲解模型评估和调参的部分，这对于实际应用来说至关重要，让我知道如何选择合适的模型，以及如何优化模型的性能，避免过拟合。

评分☆☆☆☆☆

我一直对语言和计算机的交互很着迷，所以NLP一直是我心目中的“圣地”。收到《精通Python自然语言处理》这本书的时候，我抱着试试看的心态翻开了它，结果却给了我巨大的惊喜。《精通Python自然语言处理》这本书真的把NLP的“神秘面纱”揭开了。它从最基础的文本处理开始，比如分词、词干提取、词形还原，这些看似简单但却至关重要的步骤，它都讲得非常透彻。我特别喜欢它讲解 TF-IDF 的部分，结合了它在文本检索和信息过滤中的实际应用，让我立刻理解了为什么它这么重要。然后，它循序渐进地介绍了各种NLP任务，比如情感分析、主题建模、文本生成等等，而且每一个任务都提供了详细的Python代码实现，使用了NLTK和一些其他的库。我跟着书中的例子，构建了一个简单的文本分类器，能够区分不同主题的新闻文章，这个过程让我觉得非常有趣，也让我对NLP的实际应用有了更深的认识，不再仅仅是停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

哇，这套书简直是我最近的“宝藏”！我一直对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）很感兴趣，但总觉得入门有点门槛，那些复杂的数学公式和理论有时候看得我头晕。收到这套书的时候，我简直太惊喜了！首先，《精通Python自然语言处理》这本书，我特别喜欢它循序渐进的讲解方式。它不是那种上来就丢给你一堆高深的算法，而是从最基础的概念讲起，比如文本预处理、词频统计、TF-IDF等等，然后一步步过渡到更复杂的模型，像朴素贝叶斯、支持向量机，甚至还有深度学习在NLP中的应用，比如RNN和LSTM。书中的代码示例非常丰富，而且都是基于Python的，这对我来说太友好了，我可以直接跟着敲代码，边学边练。特别是它用的NLTK库，感觉就是NLP领域的“瑞士军刀”，各种功能应有尽有，学起来得心应手。我尤其喜欢它讲解如何进行情感分析和文本分类的部分，让我对如何让机器“理解”人类语言有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到这套书之前，我对于“算法”这两个字总有一种敬畏感，觉得离我遥不可及。但《机器学习算法编程教程书》这本书彻底改变了我的看法。它把复杂的算法拆解得非常清晰，比如它讲解梯度下降的时候，用了好几个图示，让我能非常直观地理解参数更新的过程，而不仅仅是背诵公式。而且，书里的代码实现非常贴近实际应用，不是那种只为了展示算法而写的“教科书式”代码，而是考虑到了数据预处理、特征工程、模型训练、结果评估等整个流程。我跟着书中的例子，用Python实现了几个简单的分类和回归模型，然后用自己的数据集进行了测试，感觉成就感爆棚！它还讲到了一些更高级的主题，比如集成学习（比如随机森林和梯度提升）以及一些神经网络的基础知识，让我对ML的未来发展方向也有了初步的了解。这本书绝对是想要动手实践、理解算法原理的读者的福音。