本文介绍了中文NLP中的三大基础任务：分词、词性标注和词表示。在分词方面，详细讲解了精确模式、全模式和搜索引擎模式三种方法及其适用场景；在词性标注方面，强调了其在信息抽取和特征工程中的重要性；在词表示方面，对比了One-Hot向量和分布式/上下文向量的优缺点。文中提供了可运行的代码示例，并给出了工程实践建议：维护领域词典、繁简转换预处理、词性特征工程等。最后指出，扎实的基础处理是构建高质量NLP系

本文深入探讨了逻辑回归算法在机器学习中的应用，通过三个实战案例展示其核心原理与实现方法。首先解析了逻辑回归的数学基础，包括Sigmoid函数和损失函数。案例1演示了癌症预测的完整流程，包括数据预处理和模型评估；案例2重点讲解了混淆矩阵和精确率、召回率等关键指标；案例3则展示了电信客户流失预测的建模过程，包含特征工程和可视化分析。文章还涉及高级特征工程技巧，如特征转换和聚合特征创建，为读者提供了从理