pandas入门实践教程--二十分钟轻松搞定

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LDA中topic个数的确定是一个困难的问题。当各个topic之间的相似度的最小的时候，就可以算是找到了合适的topic个数。

统计自然语言处理

内容简介, 本书全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。, 本书可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。, -------, 目录, 第1章 绪论, 1.1 基本概念, 1.1.1 语言学与语音学, 1.1.2 自然语言处理, 1.1.3 关于“理解”的标准, 1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难, 1.2.1 自然语言处理研究的内容, 1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次, 1.2.3 自然语言处理面临的困难, 1.3 自然语言处理的基本方法及其发展, 1.3.1 自然语言处理的基本方法, 1.3.2 自然语言处理的发展, 1.4 自然语言处理的研究现状, 第2章 预备知识, 2.1 概率论基本概念, 2.1.1 概率, 2.1.2 最大似然估计, 2.1.3 条件概率, 2.1.4 贝叶斯法则, 2.1.5 随机变量, 2.1.6 二项式分布, 2.1.7 联合概率分布和条件概率分布, 2.1.8 贝叶斯决策理论, 2.1.9 期望和方差, 2.2 信息论基本概念, 2.2.1 熵, 2.2.2 联合熵和条件熵192.2.3 互信息, 2.2.4 相对熵, 2.2.5 交叉熵, 2.2.6 困惑度, 2.2.7 噪声信道模型, 2.3 支持向量机, 2.3.1 线性分类, 2.3.2 线性不可分, 2.3.3 构造核函数, 第3章 形式语言与自动机, 第4章 语料库与词汇知识库, 第5章 语言模型, 第6章 隐马尔可夫模型, 第7章 汉语自动分词与词性标注, 第8章 句法分析, 第9章 语义消歧, 第10章 统计机器翻译, 第11章 语音翻译, 第12章 文本分类, 第13章 信息检索与问答系统, 第14章 自动文摘与信息抽取, 第15章 口语信息处理与人机对话系统, 附录 项目作业, 名词术语索引, 参考文献

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