Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子，单词 Python (区分大小写)：
你用 Python 处理过的最大数据集有多大？我想大概不会超过上亿条吧，今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
现在是考试季吧，风华正茂的青年才俊们应该已经在图书馆占好了座位，开始备战 12 月份的英语四六级考试了吧！想当年，pk 哥四级考试前也在图书馆待了一阵子，后来四级考了 450 分惊险过关，六级考试第一次考了 400 分没过，第二次准备去考时找不到准考证，考完第二天才发现夹在了纸质的笔记本里，大写的尷尬啊，后来也就不了了之。我们知道，四六级考试中，单词的词汇量是重点，阅读时如果单词都不认识的话，影响我们对语句的理解，这样也会降低答题的正确率。
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
核心观点，AI是程序员跨环境执法好帮手。之前我了解一门语言。到用它做些什么需要一周，现在立刻马上。
1.0版本搜索引擎：仅支持单个词语的检索，当检索文件内容量大，文件个数多时检索效率低。
在本文中，我们将解释PEP8及其在python中的使用。此外，我们将在编码时看到它的优势。
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
数字1到5可以被写成：one，two，three，four，five，这些字母的总长度为：3+3+5+4+4=19，现在求序列1到1000（包括1000），这些数字写成单词，总长度为多少？空格和连字符不计算。
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我琢磨着目录，心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂，看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后，我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
上周除了爬虫的问题，还尝试写了份词频统计的代码。最初听到关于词频的需求描述，有点懵。在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。今天借着这个实例，我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力：
Pep 8的存在是为了提高Python代码的可读性。但为什么可读性如此重要呢？为什么编写可读的代码是Python语言的指导原则之一？
关于变量的命名，这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢？众说纷纭。
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 （深度学习的概述，以及其他一些教程的链接，请参阅“什么是深度学习？”页面）。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。
我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。 字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。 我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。
前几天国家四六级英语考试刚刚过去，考完后，有粉丝在群里吐槽，这次又得不到425分了。小编觉得，英语倒是没有那么难，只要多记单词，看英文就很easy了。正好这几天在Python交流群里边，【冫马讠成】大佬分享了一个有趣的代码，用于定时提醒用户记单词，觉得挺有意思，这里拿出来给大家分享。
和C/C++、Java等语言一样，python在命名上也有一套约定俗成的规则，符合规范的命名可以让程序的可读性大大增加，从而使得代码的逻辑性增强，易于自己和其他协作者在以后的拓展中理解代码的意义，从而提高编写代码的效率。 我们在平常编写程序的时候需要注意以下几点：
此公众号主要内容为python相关的基础知识；高级进阶知识；重要框架如flask、Django等知识以及项目实战；面试技巧等。也有精选小视频：励志的、爱情的、创业的等等。还有陪大家一起打卡坚持学习新技能的部分......精彩内容等你发现。
和C/C++、Java等语言一样，python在命名上也有一套约定俗成的规则，符合规范的命名可以让程序的可读性大大增加，从而使得代码的逻辑性增强，易于自己和其他协作者在以后的拓展中理解代码的意义，从而提高编写代码的效率。
我们手里面有一个差不多100G的亚马逊用户在购买商品后留下的评论数据(数据格式为json)。我们需要统计这100G数据中，出现频率最高的100个词语。然后制作一个词云表现表现出来，所谓的词云，就是类似
上一篇 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量 介绍了 Word2vec 模型的基本思想，得到目标函数，给定中心词求上下文概率，最后还说到用 negative sampling 方法优化目标函数，常见的 Word2vec的两种形式：Skip-Gram，CBOW模型。
Word2Vec被认为是自然语言处理（NLP）领域中最大、最新的突破之一。其的概念简单，优雅，（相对）容易掌握。Google一下就会找到一堆关于如何使用诸如Gensim和TensorFlow的库来调用Word2Vec方法的结果。另外，对于那些好奇心强的人，可以查看Tomas Mikolov基于C语言的原始实现。原稿也可以在这里找到。
执行：由翻译官（Python解释器）把命令（Code）翻译给机器，同事把机器结果翻译给我们
变量是 Python 程序用来保存计算结果的存储单元，为了方便访问这块存储单元，Python 给这块存储单元命名，该名称即为变量名，在 Python 中通过变量名来访问保存计算结果的存储单元。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python 标识符与关键字
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
输入两行 首行输入一段由英文单词word和标点构成的语句str 接下来一行为一个英文单词前缀pre 0 < word.length() <= 20 0 < str.length() <= 10000 0 < pre.length() <= 20
欢迎来到监督学习的基石。我们首先讨论一个小方案，它将构成未来讨论的基础。接下来，我们将讨论关于后验概率的一些数学，也称为贝叶斯定理。这是朴素贝叶斯分类器的核心部分。最后，我们将探索 python 的 sklearn 库，并在 Python 中编写一个关于 Naive Bayes Classifier 的小段代码，以解决我们在开始时讨论的问题。
数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此类工作是由关键词替换完成的，就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些
选自FreeCoderCamp 作者：Vikash Singh 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此
来自：https://shenjie1993.gitbooks.io/leetcode-python/068%20Text%20Justification.html 把一个集合的单词按照每行L个字符存放，不足的在单词间添加空格，每行要两端对齐(即两端都要是单词)，如果空格不能均匀分布在所有间隔中，那么左边的空格要多于右边的空格，最后一行靠左对齐，每个单词间一个空格。
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Pyt
作者：Zipporah Polinsky-Nagel, Gregory Brucchieri, Marissa Joy, William Kye, Nan Liu, Ansel Andro Santos and Merle Strahlendorf
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
如果你的手法拙劣，没有任何艺术细菌，自己作画完全无法见人。但是你想给妹子送上一张有个性的新年贺卡怎么办？
Python因其代码的简单性和可读性而成为一种非常流行的语言。 它是您选择的最简单的语言之一。 如果您是python基本概念的初学者，那么这是学习编写更好代码的最佳时间。
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