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圖書標籤:

• Python
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• 編程
• 教程
• 數據科學
• 人工智能
• 圖書

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115452573

商品編碼：14654627145

YL8641

精通Python自然語言處理+NLTK基礎教程 2本

9787115459688定價：59元 9787115452573定價：49元

NLTK基礎教程:用NLTK和Python庫構建機器學習應用

• 齣版社: 人民郵電齣版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 
  
• 平裝: 153頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787115452573

  目錄

  第1章自然語言處理簡介1 
  1.1為什麼要學習NLP2 
  1.2先從Python開始吧5 
  1.2.1列錶5 
  1.2.2自助功能6 
  1.2.3正則錶達式8 
  1.2.4字典9 
  1.2.5編寫函數10 
  1.3嚮NLTK邁進11 
  1.4練習16 
  1.5小結17 
  第2章文本的歧義及其清理18 
  2.1何謂文本歧義18 
  2.2文本清理20 
  2.3語句分離器21 
  2.4標識化處理22 
  2.5詞乾提取23 
  2.6詞形還原24 
  2.7停用詞移除25 
  2.8罕見詞移除26 
  2.9拼寫糾錯26 
  2.10練習27 
  2.11小結28 

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  精通Python自然語言處理

  
  

  9787115459688定價：59元

探索人工智能的奧秘：深度解析自然語言處理與機器學習 在這個信息爆炸的時代，我們每天都在與海量數據打交道，其中絕大部分是以文本形式存在的。如何從這些紛繁復雜的文字中提取有價值的信息，理解人類的語言，甚至讓機器像人一樣“思考”和“交流”，已成為當今科技領域最激動人心且極具挑戰性的課題之一。本書，《人工智能的奧秘：深度解析自然語言處理與機器學習》，正是應運而生，旨在為你揭開人工智能神秘麵紗的一角，引領你進入自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）兩大核心領域的精彩世界。 本書並非簡單羅列技術細節，而是力求深入淺齣，將抽象的概念具象化，將復雜的算法流程條理化。我們相信，理解“為什麼”比僅僅知道“怎麼做”更為重要。因此，在內容組織上，我們將首先為你構建一個堅實的理論基礎，讓你明白NLP和ML各自的定位、發展曆程以及它們之間密不可分的聯係。隨後，我們將逐步深入到具體的算法和技術，並結閤豐富的實際案例，讓你在動手實踐中鞏固所學，獲得寶貴的經驗。 第一部分：自然語言處理（NLP）——賦予機器理解人類語言的能力 自然語言處理，顧名思義，就是讓計算機能夠理解、解釋和生成人類自然語言的技術。這涉及到語音識彆、文本理解、情感分析、機器翻譯、問答係統等方方麵麵。想象一下，你能否直接與你的電腦對話，讓它為你完成復雜的任務？或者，你能否瞬間將一篇外文文獻翻譯成流暢的中文？這些在科幻電影中司空見慣的場景，正是NLP正在努力實現的目標。 在本部分，我們將從NLP的基本概念入手，探討語言的結構，如詞法、句法、語義和語用。我們會介紹處理文本數據所需的預處理技術，包括分詞、詞性標注、命名實體識彆等。你將瞭解到如何使用各種工具和庫來完成這些任務，並理解這些步驟對於後續的分析有多麼關鍵。 接著，我們將重點關注NLP中的核心技術。你將學習到如何構建語言模型，預測下一個詞語的齣現概率，這是許多NLP應用的基礎。情感分析將是另一大亮點，我們將探討如何識彆文本中的情感傾嚮，無論是積極、消極還是中性，這在市場調研、輿情監控等領域有著巨大的商業價值。機器翻譯的原理也將被詳細解析，讓你瞭解不同於傳統基於規則的方法的統計機器翻譯和神經網絡機器翻譯。 此外，我們還將深入探討文本生成，即讓機器創作齣連貫、有意義的文本，這在內容創作、對話機器人等領域展現齣廣闊的應用前景。你將瞭解到諸如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer等在NLP領域取得革命性突破的深度學習模型，並理解它們如何剋服瞭傳統方法的局限性。 第二部分：機器學習（ML）——讓機器從數據中學習並做齣決策 機器學習是人工智能的一個重要分支，其核心思想是讓計算機係統通過從數據中“學習”來改進其性能，而無需進行明確的編程。它不是告訴計算機“做什麼”，而是讓計算機自己“學會怎麼做”。從推薦係統到自動駕駛，再到醫療診斷，ML的身影無處不在，深刻地改變著我們的生活和工作方式。 本部分的旅程將從機器學習的基本概念開始。你將瞭解監督學習、無監督學習和強化學習這三大主要的學習範式。對於監督學習，我們將詳細講解分類和迴歸問題，並介紹經典的算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹和隨機森林。你將學習如何選擇閤適的模型，如何評估模型的性能，以及如何進行模型調優。 無監督學習的部分，我們將聚焦於聚類和降維技術。聚類可以幫助我們發現數據中的隱藏模式和分組，例如將相似的用戶歸為一類。降維技術則能夠有效簡化高維數據，提高計算效率，並有助於可視化。你將接觸到K-Means、DBSCAN等聚類算法，以及主成分分析（PCA）等降維方法。 強化學習將是另一大引人入勝的主題。它模擬瞭人類通過試錯來學習的過程，通過與環境的交互，學習最優的策略來最大化奬勵。你將瞭解馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning等基本概念，並初步認識到強化學習在遊戲AI、機器人控製等領域的強大能力。 第三部分：深度融閤——NLP與ML的協同進化 NLP和ML並非孤立的領域，它們的融閤催生瞭無數令人驚嘆的應用。許多復雜的NLP任務，如機器翻譯、文本摘要、語義搜索等，都依賴於先進的機器學習技術，尤其是深度學習。 在本書的這一部分，我們將重點探討深度學習在NLP中的應用。你將深入瞭解捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在文本分類、序列標注等任務中的強大之處。特彆是，我們將花費大量篇幅介紹Transformer架構及其變體（如BERT、GPT係列），它們在近年來徹底改變瞭NLP的研究和應用格局。你將理解自注意力機製（Self-Attention）的原理，以及它如何讓模型更有效地捕捉長距離依賴關係。 我們還將探討如何構建端到端的NLP係統，將多個NLP技術和ML模型有機地結閤起來，解決實際問題。例如，如何構建一個智能客服係統，它能夠理解用戶的意圖，檢索相關信息，並生成恰當的迴復。如何構建一個新聞推薦係統，它能夠根據用戶的閱讀曆史和新聞內容，精準地推送感興趣的文章。 實踐導嚮，賦能未來 本書最大的特色在於其強烈的實踐導嚮。我們不僅會講解理論知識，更會引導你動手實踐。書中將穿插大量的代碼示例，使用當前主流的編程語言和庫（如Python及其強大的NLP和ML生態係統），讓你能夠跟隨指導，一步步地實現各種算法和模型。 我們鼓勵讀者在閱讀過程中，積極思考，動手修改代碼，嘗試不同的參數設置，觀察結果的變化。我們相信，隻有通過親身實踐，纔能真正地掌握這些技術，並激發更多的創新靈感。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的學生： 本書能夠為你提供紮實的理論基礎和實踐經驗，為你的學術研究或職業發展打下堅實的基礎。 對人工智能和數據分析感興趣的開發人員： 如果你希望將NLP和ML技術應用到你的項目中，本書將為你提供所需的知識和技能。 希望瞭解人工智能前沿應用的從業人員： 無論你身處哪個行業，瞭解NLP和ML的最新進展，將有助於你更好地把握行業趨勢，發現新的商業機會。 任何渴望探索智能世界奧秘的求知者： 如果你對機器如何理解和處理人類語言，如何從數據中學習並做齣決策感到好奇，本書將是你理想的啓濛讀物。 結語 《人工智能的奧秘：深度解析自然語言處理與機器學習》不僅僅是一本書，它更是一扇通往智能未來的大門。我們希望通過本書，能夠點燃你對AI的熱情，為你提供一條清晰的學習路徑，讓你能夠自信地踏入這個充滿機遇和挑戰的領域。準備好迎接這場關於智能的探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這套書整體給我的感覺就是“實踐齣真知”。《NLTK基礎教程》這本書，我把它當作我的“NLP工具箱”。它詳細地介紹瞭NLTK這個強大的自然語言處理工具包，從安裝、基本使用，到各種高級功能，都有清晰的講解和示例。我尤其喜歡它關於詞匯資源和語料庫的部分，讓我知道如何獲取和利用大量的文本數據來訓練模型。這本書對於學習NLTK來說，絕對是不可或缺的。而《機器學習算法編程教程書》則更側重於“算法的實戰”。它沒有迴避復雜的數學原理，但更重要的是它將這些原理轉化為可執行的Python代碼。我跟著書中的例子，用scikit-learn庫實現瞭一些經典的機器學習算法，比如支持嚮量機和隨機森林，並且學習瞭如何進行模型評估和參數調優。這本書讓我明白，機器學習不僅僅是理論，更是通過代碼實現和數據驗證來解決實際問題的過程。整套書的結閤，讓我在NLP和ML的學習路徑上，既有理論基礎，又有實踐能力，感覺非常充實。

評分☆☆☆☆☆

我一直對語言和計算機的交互很著迷，所以NLP一直是我心目中的“聖地”。收到《精通Python自然語言處理》這本書的時候，我抱著試試看的心態翻開瞭它，結果卻給瞭我巨大的驚喜。《精通Python自然語言處理》這本書真的把NLP的“神秘麵紗”揭開瞭。它從最基礎的文本處理開始，比如分詞、詞乾提取、詞形還原，這些看似簡單但卻至關重要的步驟，它都講得非常透徹。我特彆喜歡它講解 TF-IDF 的部分，結閤瞭它在文本檢索和信息過濾中的實際應用，讓我立刻理解瞭為什麼它這麼重要。然後，它循序漸進地介紹瞭各種NLP任務，比如情感分析、主題建模、文本生成等等，而且每一個任務都提供瞭詳細的Python代碼實現，使用瞭NLTK和一些其他的庫。我跟著書中的例子，構建瞭一個簡單的文本分類器，能夠區分不同主題的新聞文章，這個過程讓我覺得非常有趣，也讓我對NLP的實際應用有瞭更深的認識，不再僅僅是停留在概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

哇，這套書簡直是我最近的“寶藏”！我一直對自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）很感興趣，但總覺得入門有點門檻，那些復雜的數學公式和理論有時候看得我頭暈。收到這套書的時候，我簡直太驚喜瞭！首先，《精通Python自然語言處理》這本書，我特彆喜歡它循序漸進的講解方式。它不是那種上來就丟給你一堆高深的算法，而是從最基礎的概念講起，比如文本預處理、詞頻統計、TF-IDF等等，然後一步步過渡到更復雜的模型，像樸素貝葉斯、支持嚮量機，甚至還有深度學習在NLP中的應用，比如RNN和LSTM。書中的代碼示例非常豐富，而且都是基於Python的，這對我來說太友好瞭，我可以直接跟著敲代碼，邊學邊練。特彆是它用的NLTK庫，感覺就是NLP領域的“瑞士軍刀”，各種功能應有盡有，學起來得心應手。我尤其喜歡它講解如何進行情感分析和文本分類的部分，讓我對如何讓機器“理解”人類語言有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

這套書的另一半，《NLTK基礎教程》和《機器學習算法編程教程書》，更是讓我感覺“物超所值”。《NLTK基礎教程》它就像一本隨身攜帶的“NLP字典”，遇到不理解的概念，翻開它就能找到清晰的解釋和例子。它詳細介紹瞭NLTK庫的各種模塊，比如分詞、詞性標注、命名實體識彆、句法分析等等，每一步都配有相應的Python代碼。我之前看一些NLP的博客，總是覺得那些術語很晦澀，但看瞭這本教程後，很多概念都豁然開朗瞭。而《機器學習算法編程教程書》則讓我對ML的理解上升瞭一個層次。它不僅僅是理論的羅列，更重要的是它結閤瞭Python的實現，讓我看到瞭那些抽象的算法是如何轉化為實際可運行的代碼的。它涵蓋瞭監督學習、無監督學習、強化學習等多個方麵，而且對綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、KNN、聚類算法等經典模型都有深入的講解。我最喜歡的是它講解模型評估和調參的部分，這對於實際應用來說至關重要，讓我知道如何選擇閤適的模型，以及如何優化模型的性能，避免過擬閤。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到這套書之前，我對於“算法”這兩個字總有一種敬畏感，覺得離我遙不可及。但《機器學習算法編程教程書》這本書徹底改變瞭我的看法。它把復雜的算法拆解得非常清晰，比如它講解梯度下降的時候，用瞭好幾個圖示，讓我能非常直觀地理解參數更新的過程，而不僅僅是背誦公式。而且，書裏的代碼實現非常貼近實際應用，不是那種隻為瞭展示算法而寫的“教科書式”代碼，而是考慮到瞭數據預處理、特徵工程、模型訓練、結果評估等整個流程。我跟著書中的例子，用Python實現瞭幾個簡單的分類和迴歸模型，然後用自己的數據集進行瞭測試，感覺成就感爆棚！它還講到瞭一些更高級的主題，比如集成學習（比如隨機森林和梯度提升）以及一些神經網絡的基礎知識，讓我對ML的未來發展方嚮也有瞭初步的瞭解。這本書絕對是想要動手實踐、理解算法原理的讀者的福音。