研究生阶段,如果一开始找不到知识点,那就结合导师的研究课题以及这个课题设计到的知识领域,扎好基础知识能力.以我研究的自然语言处理领域为例,如果一开始不知道研究点,且又要安排学习计划,那么我会在选择: (1) 看历届师兄师姐的研究内容.导师的课题,找出涉及的知识. (2) 通过涉及的知识,定位学习的范围,即:Python编程语言:Python自然语言处理实战.机器学习实战:机器学习.统计学习方法.深度学习.这些书籍,会掌握:Python编程:自然语言处理是怎么一回事儿,用Python如何做的:算法

本文主要用于理解主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)其背后的数学原理及其推导过程.本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识,苦于自身数学基础不够,因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节,既是为了方便自己以后回顾,也方便读者追本溯源,当然喜欢直接看应用的读者可直接翻到第二章~ 基本目录如下: LDA的原理1.1 先导数学知识准备1.2 文本模型 - Unigram Model1.3 主题模型 - PLSA Model1.4 主题模型 - LDA

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理

python中文分词方法之基于规则的中文分词 目录 常见中文分词方法 推荐中文分词工具 参考链接 一.四种常见的中文分词方法: 基于规则的中文分词 基于统计的中文分词 深度学习中文分词 混合分词方法 基于规则的中文分词 包括, 正向最大匹配法,逆向最大匹配法和双向最大匹配法. 最大匹配方法是最有代表性的一种基于词典和规则的方法,其缺点是严重依赖词典,无法很好地处理分词歧义和未登录词.优点是由于这种方法简单.速度快.且分词效果基本可以满足需求,因此在工业界仍然很受欢迎. 正向最大匹配法 思想: 正

利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python

在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> 分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发.第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识.第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践.第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项

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,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

  5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1982年他获得数学和计算机硕士学位后,在荷兰数学与计算科学研究所(Centrum Wiskunde & Informatica, CWI)谋了份差事.在CWI期间,Guido参与到了一门叫做ABC的语言开发工作中.ABC是一门教学语言,

一.认识js: 能进入到软件所实习是我的最大的收获,也是我的荣幸,我相信努力付出一定能够换回收获. 项目最先开始的是接触到web前端的一些内容,我们需要利用flask搭建应该有的框架.我有一些python和java基础,学起js来觉得不是很费劲,js是一种轻量级的脚本语言,专门应用于前端开发:它是是一种动态类型.弱类型.基于原型的语言,内置支持类型.它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用

函数 一.创建函数 Python的函数的学习是Python基础的一个重要部分,函数可以重复利用,减少代码量,接下来我们就学习一下如何创建一个函数,以及函数的使用. 1.创建一个函数的基本格式 def 函数名(形式参数): 函数体 " 二.函数的返回值 当以个函数执行的时候遇到return就会终止函数的执行,并将return的值传给调用函数赋予的变量. 三.函数的调用 使用函数的名字调用函数 def f1(): print('我被调用了') f1() #在这里函数被调用 四.向函数中传入参数 传入

Python基础语法 Python学习系列(一)(基础入门) 对于任何一门语言的学习,学语法是最枯燥无味的,但又不得不学,基础概念较繁琐,本文将不多涉及概念解释,用例子进行相关解析,适当与C语言对比,避免陷入语法的苦海.我认为初学者学习语法的目标是学会使用即可,关于对概念的深入理解,剖析,没有一定的知识积累是很难做到的. 学习Python,基本语法不是特别难,有了C的基本知识,理解比较容易.本文的主要内容是Python基础语法,学完后,能熟练使用就好.(开发环境依然是Python2.7,简单使用

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,

1.搭建环境 下载anaconda并安装,(其自带python2.7和一些常用包,NumPy,Matplotlib),第一次启动使用spyder 2.下载nltk import nltk nltk.download() 在打开的界面上选择book并下载(注意存储路径,我设的   C:\nltk_data   )我下载的大概370M 3.测试 from nltk.book import * text1 出现text1的文本即表示成功 4.现在可以开始学习python自然语言处理了

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本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略

前边我们学习了一下Python下如何读取一个文件的基本操作,学会了read和readline两个函数,本节我们学习一下Python下写文件的基本操作方法. 这里仍然是举例来说明如何写文件.例子的功能是往当前目录下的b.txt文件里写入两个字符串. 程序代码如下: wfile = open("b.txt", 'w') wfile.write("hello ") wfile.write("www.jeapedu.com\n") wfile.close

闲着无聊学习下Python 的语法.由于我目前主要编程语言还是Java ,所以针对Python 的学习我主要是通过与Java 进行对比.我使用的是Python3,因此语法上也会遵循Python3 的规则. 简介 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言. Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年. 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自

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