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- 【Python NLTK】文本分类，轻松搞定文本归类难题
- 文本分类是自然语言处理（NLP）任务之一，它旨在将文本归类到预定义的类别中。文本分类有很多实际应用，例如电子邮件过滤、垃圾邮件检测、情感分析和问答系统等。使用pythonNLTK库完成文本分类的任务可以分为以下几个步骤：数据预处理：首先，需要对数据进行预处理，包括去除标点符号、转换成小写、去除空格等。特征提取：接下来，需要从预处理后的文本中提取特征。特征可以是词语、词组或句子。模型训练：然后，需要使用提取的特征来训练一个分类模型。通常使用的分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。评估：最后，需要对训
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- 比较优化如何使 Python 排序更快
- 在本文中，术语python和cpython（该语言的参考实现）可以互换使用。本文专门讨论cpython，不涉及python的任何其他实现。python是一种美丽的语言，它允许程序员用简单的术语表达他们的想法，而将实际实现的复杂性抛在脑后。它抽象出来的东西之一就是排序。你可以轻松找到“python中排序是如何实现的？”这个问题的答案。这几乎总是回答另一个问题：“python使用什么排序算法？”。然而，这常常会留下一些有趣的实现细节。有一个实现细节我认为讨论得还不够，尽管它是七年前在python3.7中引入的
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