自然语言处理入门书籍推荐： />《数学之美（第二版）》
由原谷歌自然语言处理专家吴军博士将原谷歌黑板报内容重新编辑整理而成，让非专业人士也能了解到算法与常见应用的背后数学原理。
介绍分词、搜索、文本分类、去重、输入法、广告点击模型等众多方面的内容。内容浅显易懂，读起来一气呵成，畅快淋漓。能够将复杂的内容用平实的语言娓娓道来，足可见作者功力深厚。
作者着重于介绍算法之“道”，而不拘泥于“术”。适合所有对自然语言处理的算法原理感兴趣的同学。 />《Python自然语言处理》
自然语言处理（NLP）领域的一本实用入门指南，是著名的Python语言自然语言处理库NLTK配套用书。
内容丰富，涉及到自然语言处理的方方面面，包括分词、词典、词性标注、NER、语法分析、文本分类、语料库等等。通过由浅入深的介绍、实践和练习，可以快速的入门自然语言处理。
优点是非常明显，通过丰富的例子使得没有任何NLP经验的人都能够快速的接触到NLP方方面面的知识，同时丰富的习题可以巩固读者对所学习内容的理解和记忆。认真学完，读者能够知道NLP是什么，能够处理什么样的问题，以及使用Python在真实的情境中进行实践。
对初学者十分友好，只要有一定编程基础的读者就可以跟随本书进入NLP的大门。
缺点也比较明显，那就是欠缺对中文的处理的介绍。 />《机器学习》
由周志华教授撰写，内容很全面，涵盖了绝大多数热门算法与模型。
本书被戏称为西瓜书，可以作为导论，支撑起整个知识框架，是非常好的入门型教科书，继续深入算法细节则需配合其他含有详细数学推导的书籍，例如李航博士的《统计学习方法》。
入门首先应该有哪些实践？
第一步：学习Python语言，参考廖雪峰的博客：
第二步：参照《Python自然语言处理》了解NLTK的使用及自然语言处理的基本流程。
第三步：学习Numpy、Pandas、scikit-learn等工具包的使用。
最后附上一个镜像知乎问题：
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