python数据分析与挖掘实战第15章

第15章主要涉及到的是用Python进行文本分析的实战应用，主要内容包括：

1. 文本处理基础知识：介绍了文本的基本概念和文本预处理的基本步骤，如去除停用词、词干提取、词向量化等。

2. 文本分类：介绍了文本分类的基本原理和常用的算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机等，并通过案例演示了如何使用Python进行文本分类分析。

3. 情感分析：介绍了情感分析的基本原理和常用的算法，如基于情感词典的方法、基于机器学习的方法等，并通过案例演示了如何使用Python进行情感分析。

4. 文本聚类：介绍了文本聚类的基本原理和常用的算法，如K-Means聚类算法等，并通过案例演示了如何使用Python进行文本聚类分析。

通过学习本章内容，读者可以了解到如何使用Python进行文本分析，进而实现对大量文本数据的自动化处理和分析，从而提高数据的利用价值和效率。