数据科学：Python自然语言处理（NLP）

应用领域：密码破译、垃圾邮件检测、情感分析、文章改写及潜在语义分析。

你是否曾好奇OpenAI的ChatGPT、GPT-4、DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等AI技术背后的原理？本课程将揭示这些突破性应用的底层基础。通过自然语言处理（NLP）——机器学习与数据科学中处理文本与语音的分支，您将构建多个实用系统。本课程不涉及深度学习系列的复杂数学，全程聚焦Python实战编程，

最后更新日期 10/2025
MP4 | 视频：h264, 1920×1080 | 音频：AAC, 44.1 KHz
语言：英语 | 大小：3.61 GB | 时长：11小时50分钟

课程将从简述NLP的概念与应用场景开始，随即带领学员开发实用工具。首个项目是构建密码破译算法（应用于军事与谍报领域），本节将实践两大NLP技术：基于马尔科夫原理的字符级语言模型与遗传算法。

第二个项目采用传统机器学习方法打造垃圾邮件检测系统。正是此类技术让当今垃圾邮件数量远低于2000年代初期的水平。

接下来将用Python构建情感分析模型，通过量化文本的正负倾向值实现评估。该技术曾应用于推特情绪分析以预测股市走势。课程将涵盖NLTK自然语言处理库与潜在语义分析（LSA）等实战工具。

最终项目是开发文章改写器——这是极具挑战的课题，目前市面主流产品仍存在缺陷。本章节旨在引导入门并启发优化思路，掌握后可应用于SEO搜索引擎优化领域，为互联网营销从业者提供核心价值。

本课程坚持“构建与理解”而非“简单调用”的教学理念。阅读文档后调用API仅需15分钟，但本课程将通过实验让你亲睹模型内部运作机制。若你追求超越表象的机器学习认知，这里正是你的选择。

“无法实现即未真正理解”
正如物理学家理查德·费曼所言：“凡我不能创造的，皆我未能理解的。”

本系列是全网唯一全程从零实现机器学习算法的课程
其他课程仅教学如何调用库函数，但三行代码的重复调用何需专门学习？处理十个数据集后你会发现，真正掌握的只有一个方法，其余不过是相同代码的重复粘贴。

适合人群

• 能熟练运用Python循环/列表/字典等基础语法者

• 希望避开复杂数学深入机器学习领域者

• 致力于将机器学习与NLP应用于垃圾邮件检测、网络营销、情感分析等场景的从业者

不适宜人群

• 认为课程内容过于基础者

• 缺乏机器学习基础及Python编程能力者（可先学习免费NumPy预备课程）

• 对课程目标（如“垃圾邮件检测用途”）缺乏基本认知者

学习成果

• 运用遗传算法与马尔科夫模型自建密码破译系统

• 编写垃圾邮件检测Python程序

• 开发情感分析Python工具

• 实现潜在语义分析/索引技术

• 掌握文章改写器开发思路

• 洞悉ChatGPT、GPT-4、DALL-E等前沿AI技术的底层原理

学习要求

• 安装免费Python环境

• 具备Python编码基础

• 掌握Numpy/Scipy/Scikit-learn/Matplotlib/BeautifulSoup等库的安装

• 完成免费NumPy先修课程（含机器学习基础与Pandas/Matplotlib等内容）

• 选备：线性代数与概率论知识（用于理解数学原理章节）