自然语言处理（期末考点）_自然语言处理考点

IDLE的两种使用方式：交互式和文件式

缩进是Python语法的一部分

注释有两种：单行注释和多行注释

逻辑运算符：and, or, not

赋值运算符：=

算术运算符：+, -, *, /, //, **, %

关系运算符：>, >=, <, <=, ==, !=

位运算符：<< 左移, >> 右移, & 按位与, | 按位或, ^ 按位异或, ^ 按位取反

数值型：整数、浮点数、复数

序列类型：字符串str, 列表list, 元组tuple

布尔型：True和False

集合set

映射型：字典dict

顺序结构的三种用法：

1)单分支 if ...

2)双分支 if ... else ...

3)多分支 if ... elif ... elif ... else ...

循环结构：for和while

for：适用于循环次数已知的情况

while：适用于循环次数未知的情况

range(start, stop, step)

break：结束当前循环

continue：跳过当前循环中的剩余语句，继续下一轮循环

使用def定义函数

变量分为全局变量和局部变量

函数的返回值return

匿名函数lambda

递归函数：自己调用自己

数据分析与可视化常用的四个库：NumPy, SciPy, Pandas和Matplotlib

创建NumPy数组的四种方法：

np.array()

np.arange()

np.linspace()等差数列

np.logspace()等比数列

Pandas两个重要的数据结构：

Series序列

DataFrame数据框架

数据集分为：

小数据集

大数据集

生成数据集

7个小数据集：

波士顿房屋价格load_boston

糖尿病load_diabetes

手写数字load_digits

乳腺癌load_breast_cancer

鸢尾花load_iris

葡萄酒load_wine

体能训练load_linnerud

数据集的划分：

数据集 = 训练集 + 测试集

训练集用于训练并生成机器学习模型

测试集用于验证模型的效果

特征预处理的方法：

归一化preprocessing.MinMaxScaler

标准化preprocessing.StandardScaler

鲁棒化preprocessing.RobustScaler

正则化preprocessing.Normalize

独热编码OneHotEncoder

TF-IDF词频-逆文档频率

NLTK = natural language toolkit自然语言处理工具包

NLTK被称为“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”

中文情感分析的类库SnowNLP和Gensim

英文情感分析的类库textblob

中文分词使用jieba库

jieba.cut()得到生成器

jieba.cut(txt, cut_all=True)全模式

jieba.cut(txt, cut_all=False)精确模式

jieba.cut_for_search(txt)搜索引擎模式

jieba.lcut()得到列表，用法与jieba.cut()相同

降维技术PCA

PCA = Principal Component Analysis主成分分析

pca = PCA(n_components=n)

n可以是整数，代表保留的主分量个数

n也可以是0到1之间的浮点数，代表保留的方差比

中文分词可以使用的库jieba和HanLP

文档向量化使用CountVectorizer和DictVectorizer

评价分类器性能的指标：

混淆矩阵

准确率Accuracy

精确率Precision

召回率Recall

F1值

ROC曲线（受试者工作特征Receiver Operating Characteristic）

AUC面积（Area Under Curver，ROC曲线下的面积）

衡量聚类性能的评价指标：

调整兰德系数ARI（Adjusted Rand Index），[-1, 1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合

轮廓系数（Silhouette Coefficient），[-1, 1]，数值越大，聚类效果越好

提供以下三个数据集，大家随意发挥，得到一个有趣的结果即可

刘慈欣《三体》，“santi.txt”

1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出，“1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出.csv”

加州住房数据集，“housing.csv”

下面简单介绍加州住房数据集（California Housing）：

加州住房数据集包含的所有属性，如下表所示

读取数据集：

>>> import pandas as pd 别名

>>> housing = pd.read_csv('housing.csv')

查看数据集：head()方法在默认情况下读取数据集的前五行。

每一行代表一个街区，总共有10个属性。数据集包含20 640个街区，即20 640个实例。

info()方法可以快速给出数据集的简单描述，具体包括：总行数、所有的属性名及其对应的值类型、非空值的数量等。

由上述信息可知，属性total_bedrooms的非空值有20433个，即空值有20640-20433=207个。

value_counts()方法：统计一个属性取各个属性值的次数。通常是在一个具体的属性上使用该方法，特别是离散值属性，比如下面的文本属性ocean_proximity。

describe()方法给出数值属性的摘要信息。下面以属性total_rooms为例。

上述计算过程忽略空值。在total_rooms属性上，describe()方法给出了下列信息：

1. 属性值为非空的个数count；
2. 属性值的平均数mean；
3. 属性值的标准差std；
4. 属性值的最小值min；
5. 属性值的最大值max；
6. 25%-百分之二十五分位数（第一四分位数）；
7. 50%-中位数；
8. 75%-百分之七十五分位数（第三四分位数）。

第一四分位数表示有25%的街区，其房间总数total_rooms少于1447.75，以此类推其它分位数代表的含义。另外，也可以在整个数据集上使用describe()方法。