自然语言处理 python一般用来做什么？
python一般用来做什么？
感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。
现在我们来谈谈Python，它可以用来做：
1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能
看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。
但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。
你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。
希望我的回答能对你有所帮助。我在学巨蟒和年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。
就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
29岁想学python，有哪些建议？
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯独立假设定理的简单概率分类器。
Naive的直译意思是简单、简单和天真。
朴素贝叶斯分类是最常用的两种分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。分类是将一个未知样本分成几个已知类的过程。
朴素贝叶斯分类基于贝叶斯概率的思想，假设属性相互独立，如a和B，则p（B | a）表示a发生时B的概率。
有关详细信息，请参阅刘伟鹏大牛撰写的《数学之美：平凡而神奇的贝叶斯方法》
为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想？
如果是基础的，我想可以找一个在线网站学习如何入门。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
从哪本书开始学习Python比较好？
文本分类算法主要包括朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。
朴素贝叶斯分类算法主要利用文本中特征项和词的类别的组合概率来估计文本属于哪个类别的概率。
支持向量机（SVM）主要利用特征提取技术将文本信息转化为词向量，然后计算词向量与训练类数据的相似度。
KNN算法是在训练集中找到最近的K个文本，并根据这些文本的分类来预测要分类的文本属于哪个类别。
决策树算法是在树的基础上建立预测模型，根据预测模型对文本进行分类预测。
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