NLP自然语言处理实例：预测天气冷暖

NLP：自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能和语言学领域的分支学科。主要包括自然语言理解和生成，自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式即让电脑懂人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化自然语言。

处理过程：形式化描述->数学模型算法化->程序化->实用化

使用Python语言，首先需要安装numpy、matplotlib库（也可以安装Anaconda实现）

KNN算法实现预测功能

KNN（K-nearest Neighbor）邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

KNN算法思想

1. 计算一直类别中数据集的点与当前点的距离
2. 计算样本距离并排序
3. 选取距离样本最近的K个点
4. 确定K个点所在类别的出现频率
5. 返回K个点出现频率最高的类别作为预测结果

KNN算法模型流程与实现

1. 搜集数据：数据采集过程，分为非结构化数据和结构化数据，如网络爬虫，数据库，文件等

2.准备数据：格式化处理，对不同类别的数据进行处理，如转为统一csv格式

3.分析数据：主要看数据特点，有没有缺失，数据离散性还是连续性，进而选择不同模型

跟着网上视频敲的代码，完整如下

# coding:utf-8
"""
NLP 自然语言学习
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt