Python应用文本分析：利用机器学习实现语言感知数据产品
A

Python应用文本分析：利用机器学习实现语言感知数据产品

自然语言处理
Python natural language processing machine learning text analysis data science Scikit-learn gensim
作者
Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda
出版社
O'Reilly Media
年份
2016
语言
英语
56
评价本书

阅读本书 登录 / 注册

预览片段

相似书籍

使用PyTorch 2.0进行应用自然语言处理：掌握高级NLP技术，将文本数据转化为洞察，并使用PyTorch 2.0构建可扩展的AI模型

使用PyTorch 2.0进行应用自然语言处理：掌握高级NLP技术，将文本数据转化为洞察，并使用PyTorch 2.0构建可扩展的AI模型

Dr. Deepti Chopra

Python文本分析：自然语言处理实践指南（第二版）

Python文本分析：自然语言处理实践指南（第二版）

Dipanjan Sarkar

自然语言处理实战：使用Python理解、分析与生成文本

自然语言处理实战：使用Python理解、分析与生成文本

Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke

精通文本分析：使用Python进行自然语言处理的实践指南

精通文本分析：使用Python进行自然语言处理的实践指南

Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

自适应机器学习算法与Python：在边缘设备上解决数据分析和机器学习问题

自适应机器学习算法与Python：在边缘设备上解决数据分析和机器学习问题

Chanchal Chatterjee

Python机器学习：理论与实践

Python机器学习：理论与实践

G. R. Liu

使用LLM进行数据分析：文本、表格、图像与声音

使用LLM进行数据分析：文本、表格、图像与声音

Immanuel Trummer

Python机器学习入门：手把手项目实战指南

Python机器学习入门：手把手项目实战指南

Jamie Chan

使用LangChain构建生成式AI：基于Python、ChatGPT及其他大语言模型的应用开发

使用LangChain构建生成式AI：基于Python、ChatGPT及其他大语言模型的应用开发

Ben Auffarth

精通Python大型语言模型：利用Python与大型语言模型（LLMs）释放高级自然语言处理能力，驱动企业创新与效率提升

精通Python大型语言模型：利用Python与大型语言模型（LLMs）释放高级自然语言处理能力，驱动企业创新与效率提升

Raj Arun R