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摘要：Python作为一门简洁优美且功能强大的语言，越来越受编程人员的喜欢。在工业界和学术界也是非常受欢迎的编程语言。python语言可以跨平台跨应用开发。本系列文章首先介绍Python语言及其可以做什么事情。哪些人群适合学习python和python语法特点。其次介绍了Python进阶，以实际案例演示常用的语句和控制流、表达式、函数、数据结构、标准库等知识点。然后扩展介绍了python第三方库，使读者对python有个全面的理解和认识。最后一节，采用实际案例帮助读者综合运用python知识。 （本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：通过《十分钟速览自然语言处理》一文，读者对自然语言基本概况进行了解。那么自然语言处理过程中总不是那么一帆风顺的，针对自然语言处理的任务和限制将在本文第一部分进行介绍。很多初学者发出疑问即自然语言处理能干什么？接下来我们回答这类问题，概要介绍自然语言处理所涉及的主要技术范畴，其中包括文本分类、问答系统、情感分析、中文分词等等。最后，我们介绍相关研究内容。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术应用愈加广泛。但是，初学者入门还是有一定难度，对该领域整体概况不能明晰。本章主要从发展历程、研究现状、应用前景等角度整体介绍自然语言处理及相关的机器学习技术，使读者对该技术领域有个系统而全面的认识。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。常常应用在文本处理、人脸识别、图片识别、自然语言处理等领域。可以做在数据预处理阶段非常重要的一环，本文首先对基本概念进行介绍，然后给出PCA算法思想、流程、优缺点等等。最后通过一个综合案例去实现应用。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：先验算法（Apriori Algorithm）是关联规则学习的经典算法之一，常常应用在商业等诸多领域。本文首先介绍什么是Apriori算法，与其相关的基本术语，之后对算法原理进行多方面剖析，其中包括思路、原理、优缺点、流程步骤和应用场景。接着再通过一个实际案例进行语言描述性逐步剖析。至此，读者基本了解该算法思想和过程。紧接着我们进行实验，重点的频繁项集的生成和关联规则的生成。最后我们采用综合实例进行实际演示。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：随着人工智能的快速发展，深度学习、机器学习、自然语言处理和数据挖掘等技术的应用愈加广泛。然而身为初学者，要想快速入门这些前沿技术总是存在着各种各样的困难。古语说“工欲善其事，必先利其器”，本课程的“器”就是开发环境部署，本文主要介绍Sublime的安装部署与使用。最后，我们将用一个简单的实战案例让读者亲身领略编程之美。（本文原创编著，转载注明出处.）
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摘要：随着大数据的快速发展，自然语言处理、数据挖掘、机器学习技术应用愈加广泛。针对大数据的预处理工作是一项庞杂、棘手的工作。首先数据采集和存储，尤其高质量数据采集往往不是那么简单。采集后的信息文件格式不一，诸如pdf，doc，docx，Excel，ppt等多种形式。然而最常见便是txt、pdf和word类型的文档。本文主要对pdf和word文档进行文本格式转换成txt。格式一致化以后再进行后续预处理工作。笔者采用一些工具转换效果都不理想，于是才出现本系统的研究与实现。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：决策树算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的算法之一。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是基于规则的集合。本文首先介绍决策树定义、工作原理、算法流程、优缺点等，然后结合案例进行分析。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法，既可以做聚类又可以做分类使用。本文通过一个模拟的实际案例进行讲解。整个流程包括：采集数据、数据格式化处理、数据分析、数据归一化处理、构造算法模型、评估算法模型和算法模型的应用。（本文原创，转载必须注明出处.）
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摘要：k-均值算法（英文：k-means clustering），属于比较常用的算法之一，文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类、聚类的应用、聚类思想、聚类优缺点等等；然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受，针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法。最后我们调用机器学习库函数，很短的代码完成聚类算法。（本文原创，转载必须注明出处.）