最近新上了一门numpy课程，作为一个python第三方库，numpy可谓是一代传奇，小编刚好借此机会介绍一下numpy，让各位小伙伴了解一下这这一个传奇的工具。

NLP 技术最有用的应用之一是从非结构化文本（合同、财务文件、医疗记录等）中提取信息，它支持自动数据查询以获得新的见解。传统上，命名实体识别已被广泛用于识别文本中的实体并存储数据以进行高级查询和过滤。

深度学习获得了很多关注，因为它特别擅长某种对实际应用非常有用的学习类型。运行一些简单的例子是开始学习这项技术的好方法。设置开发环境是第一步。有多种方法可以为深度学习设置环境。你可以在 Windows、Mac OS 或 Linux 上执行此操作。我强烈建议在 Mac OS 或 Linux 上进行开发，因为这个领域的大多数人都使用 Linux 或 Mac OS。

本篇文章是我们学习Python及其在机器学习（ML）和人工智能（AI）的应用系列中的最后一个模块了，在上一个模块中，我们学习Keras，讨论了神经网络。下面，我们将要学习 Numpy 和 TensorFlow，这两个是学习机器学习的构建块，所以在使用机器学习的时候，你一定会接触到它们。同时，还会简要概述 scikit-learn 库，因为它是Python中最完整的机器学习（不包括深度学习）库。

本篇文章是我们学习 Python 及其在机器学习（ML）和 人工智能（AI） 中的应用系列的第七个模块。在上一模块中，我们讨论了使用 NLTK 进行文本分析。接下来，我们将要讨论的是Keras，一个用于处理神经网络的高级 Python 库。在本模块中，将演示如何使用 Keras 解决图像分类问题。

本篇文章是我们学习 Python 及其在机器学习和 AI 中的应用系列的第六个模块。在上一个模块中，我们讨论了使用 OpenCV 进行图像识别。现在我们就来看看自然语言工具包（NLTK）能够做些什么？

异常值是数据集的重要组成部分。它们可以保存有关您数据的有用信息。异常值可以为您正在研究的数据提供有用的见解，并且它们可以对统计结果产生影响。这可能会帮助您发现不一致之处并检测统计过程中的任何错误。因此，了解如何在数据集中查找异常值将有助于您更好地理解数据。

OpenCV 是一个用于（实时）图像处理的库，该模块简要介绍了 OpenCV 并演示了其对象检测功能。这是我们学习 Python 及其在机器学习和 AI 中的应用系列中的第五个模块。在上一个模块中，我们认识了许多ML和AI中相关的Python库，下面就一起来深入研究一下这些库的使用，我们先开始学习OpenCV的使用。

这是我们学习 Python 及其在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 中的应用系列的第四个模块。在前面三个模块文章的学习，我们已经对Python相关基础知识有了了解。现在，我们可以开始学习Python中哪一些库可以用来处理AI和ML任务。