ML NLP

プロジェクトの紹介

• このプロジェクトは、機械学習やNLPインタビューでしばしばテストされる知識ポイントとコード実装であり、アルゴリズムエンジニアが知っておくべき理論的基本知識でもあります。
• インタビューは主な目的であるため、要約することはできません。理解して質問してください。
• このプロジェクトは、各モジュールをエントリポイントとして受け取り、誰もが明確な知識システムを持つことができます。
• このプロジェクトは、インタビュー中の頻繁な読書、定期的な録音、レビューにも使用できます。
• 各章の質問は、インタビュー中に尋ねられる知識ポイントです。省略がある場合は、それらを追加するために私に連絡してください。最後にアルゴリズムの実用的なコードケースがあります。
• マインドマップについては、 AIAREAの公式アカウントに従って返信してください。NLPマインドマップは、高解像度の大きな画像をダウンロードできます。
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目次

• プロジェクトは継続的に更新されています...

モジュール	章	github）	QQにお問い合わせください
機械学習	1。線形回帰	@mantchs	448966528
機械学習	2。ロジスティクス回帰	@mantchs	448966528
機械学習	3。決定ツリー	@mantchs	448966528
機械学習	3.1ランダムフォレスト	@mantchs	448966528
機械学習	3.2勾配改善決定ツリー（GBDT）	@mantchs	448966528
機械学習	3.3 xgboost	@mantchs	448966528
機械学習	3.4 LightGBM	@mantchs	448966528
機械学習	4。サポートベクターマシン（SVM）	@mantchs	448966528
機械学習	5。確率的グラフィックモデル
機械学習	5.1ベイジアンネットワーク	@mantchs	448966528
機械学習	5.2マルコフ	@mantchs	448966528
機械学習	5.3トピックモデル	@mantchs	448966528
機械学習	6。最大予想アルゴリズム（EM）	@mantchs	448966528
機械学習	7.クラスター化	@mantchs	448966528
機械学習	8.ML機能エンジニアリングおよび最適化方法	@mantchs	448966528
機械学習	9.KNNアルゴリズム（KNN）	@mantchs	448966528
深い学習	10。ニューラルネットワーク	@mantchs	448966528
深い学習	11。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）	@mantchs	448966528
深い学習	12。再発ニューラルネットワーク（RNN）	@mantchs	448966528
深い学習	12.1ゲート循環ユニット（GRU）	@mantchs	448966528
深い学習	12.2長期および短期メモリ（LSTM）	@mantchs	448966528
深い学習	13。転送学習	@mantchs	448966528
深い学習	14。補強とマルチタスク	@mantchs	448966528
深い学習	15。深い学習のための最適化方法	@mantchs	448966528
NLP	16。自然言語処理（NLP）	@mantchs	448966528
NLP	16.1ワード埋め込み（word2vec）	@mantchs	448966528
NLP	16.2サブワード埋め込み（FastText）	@mantchs	448966528
NLP	16.3グローバルベクターワードエンミング（グローブ）	@mantchs	448966528
NLP	16.4 Textrnn＆Textcnn	@mantchs	448966528
NLP	16.5シーケンスモデル（SEQ2SEQ）へのシーケンス	@mantchs	448966528
NLP	16.6注意メカニズム	@mantchs	448966528
NLP	16.7トランスモデル	@mantchs	448966528
NLP	16.8 BERTモデル	@mantchs	448966528
NLP	16.9 XLNETモデル	@mantchs	448966528
プロジェクト	17。推奨システム	@mantchs	448966528
プロジェクト	18。インテリジェントなカスタマーサービス	@mantchs	448966528
プロジェクト	19。知識グラフ
プロジェクト	20。コメント分析

誰もが参加できます！一緒に、このプロジェクトを改善してください！ NLP学習QQ2グループ[207576902]