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廣播特性，壓根不需要tile，不同維度可以直接相減
不錯不錯，很爽
KNN,講解的很好。入門ok
雖然感覺跟NLP關系不大，但看完還是有收獲
課程代碼供大家學習使用
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
課程代碼
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
吐槽，我作為一個算法工程師，覺得您這個質量不太高啊
Thanks a lot
成了向量課了。。。
6:04 有個錯誤，不是冒號前面代表行，后面代表列。應該是逗號前面代表行，后面代表列。冒號是常規列表取值時用的。比如，取一維列表第三個到第五個的數據，data = i[2:4]
6:04 有個錯誤，不是冒號前面代表行，后面代表列。應該是逗號前面嗲表行，后面代表列。冒號是常規列表取值時用的。比如，取一緯列表第三個到第五個的數據，data = i[2:4]
老師這一節的課件打錯字了，應該是適用于KNN。
講的課程太一般，描述雜亂無章
看了這么多節課，都還沒看出和NLP有什么關系
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課程須知
1、本課程面向一定編程基礎的計算機專業、軟件工程專業、通信專業、電子技術專業和自動化專業的學生和自然語言處理感興趣的人群。 2、學習本課程前需要具備向對象的編程思想和Python語言基礎
老師告訴你能學到什么？
1、了解自然語言處理行業應用場景 2、了解自然語言處理概念和技術體系 3、掌握自然語言處理開發環境的安裝部署 4、掌握自然語言處理工作流程 5、掌握Matplotlib可視化技術 6、掌握KNN算法 7、熟練使用NumPy 8、熟練使用sklearn

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