ML NLP

Projekteinführung

• Dieses Projekt ist eine Implementierung von Wissenspunkten und Code , die häufig in maschinellem Lernen und NLP -Interviews getestet wird, und ist auch ein theoretisches Grundkenntnis, das ein Algorithmus -Ingenieur kennen muss.
• Da das Interview der Hauptzweck ist, kann es nicht zusammengefasst werden. Bitte verstehen Sie und stellen Sie Fragen.
• Dieses Projekt nimmt jedes Modul als Einstiegspunkt ein und ermöglicht es jedem, ein klares Wissenssystem zu haben.
• Dieses Projekt kann auch für häufige Lektüre, regelmäßige Aufnahmen und Überprüfung während der Interviews verwendet werden.
• Die Fragen in jedem Kapitel sind Wissenspunkte, die während des Interviews gestellt werden können. Wenn es Auslassungen gibt, kontaktieren Sie mich bitte, um sie hinzuzufügen. Am Ende gibt es praktische Codefälle von Algorithmen.
• Für Mind Maps folgen Sie bitte dem offiziellen Aarea-Konto und antworten Sie: NLP Mind Maps können hochauflösende große Bilder herunterladen.
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Inhaltsverzeichnis

• Das Projekt wird kontinuierlich aktualisiert ...

Modul	Kapitel	Github)	Kontakt qq
Maschinelles Lernen	1. Lineare Regression	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	2. Logistikregression	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	3. Entscheidungsbaum	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	3.1 Zufallswald	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	3.2 Entscheidungsbaum (Gradientenverbesserung "(GBDT)	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	3.3 xgboost	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	3.4 LightGBM	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	4. Support Vector Machine (SVM)	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	5. probabilistisches grafisches Modell
Maschinelles Lernen	5.1 Bayes'sche Netzwerk	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	5.2 Markov	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	5.3 Themenmodell	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	6. Maximaler erwarteter Algorithmus (EM)	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	7. Clustering	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	8.ML Feature Engineering- und Optimierungsmethoden	@mantchs	448966528
Maschinelles Lernen	9.Knn -Algorithmus (KNN)	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	10. Neurales Netzwerk	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	11. Faltungsnetzwerk (CNN)	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	12. Rezidiviertes neuronales Netzwerk (RNN)	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	12.1 Gated Circulations Unit (GRU)	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	12,2 Lang- und Kurzzeitgedächtnis (LSTM)	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	13. Lernen übertragen	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	14. Verstärkung & Multitasking	@mantchs	448966528
Tiefes Lernen	15. Optimierungsmethode für tiefes Lernen	@mantchs	448966528
NLP	16. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)	@mantchs	448966528
NLP	16.1 Worteinbettung (Word2VEC)	@mantchs	448966528
NLP	16.2 Subword -Einbettung (FastText)	@mantchs	448966528
NLP	16.3 Global Vector Wort Einbettung (Handschuh)	@mantchs	448966528
NLP	16.4 Textrnn & textcnn	@mantchs	448966528
NLP	16.5 Sequenz zum Sequenzmodell (SEQ2SEQ)	@mantchs	448966528
NLP	16.6 Aufmerksamkeitsmechanismus	@mantchs	448966528
NLP	16.7 Transformatormodell	@mantchs	448966528
NLP	16.8 Bert -Modell	@mantchs	448966528
NLP	16.9 XLNET -Modell	@mantchs	448966528
Projekt	17. Empfehlungssystem	@mantchs	448966528
Projekt	18. Intelligenter Kundendienst	@mantchs	448966528
Projekt	19. Wissensgrafik
Projekt	20. Kommentaranalyse

Jeder ist herzlich eingeladen, sich anzuschließen! Verbessern Sie zusammen dieses Projekt! NLP Learning QQ2 -Gruppe [207576902]