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ML NLP

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프로젝트 소개

이 프로젝트는 기계 학습 및 NLP 인터뷰 에서 종종 테스트되는 지식 지점 및 코드 구현 이며 알고리즘 엔지니어가 알아야 할 이론적 기본 지식이기도합니다.
인터뷰가 주요 목적이므로 요약 할 수 없습니다. 이해하고 질문하십시오.
이 프로젝트는 각 모듈을 진입 점으로 취하여 모든 사람이 명확한 지식 시스템을 가질 수 있습니다.
이 프로젝트는 인터뷰 중에 자주 읽기, 정기 녹음 및 검토에 사용될 수 있습니다.
각 장의 질문은 인터뷰 중에 요청할 수있는 지식 포인트입니다. 누락이 있으면 저에게 연락하여 추가하십시오. 마지막에는 알고리즘의 실제 코드 사례 가 있습니다.
마인드 맵의 경우 Aiarea 공식 계정을 따르고 답장을 보내주십시오. NLP 마인드 맵은 고화질 대형 이미지를 다운로드 할 수 있습니다.

기준 치수	장	github)	연락 QQ
기계 학습	1. 선형 회귀	@mantchs	448966528
기계 학습	2. 물류 회귀	@mantchs	448966528
기계 학습	3. 의사 결정 트리	@mantchs	448966528
기계 학습	3.1 임의의 숲	@mantchs	448966528
기계 학습	3.2 그라디언트 개선 결정 트리 (GBDT)	@mantchs	448966528
기계 학습	3.3 xgboost	@mantchs	448966528
기계 학습	3.4 LightgBM	@mantchs	448966528
기계 학습	4. 지원 벡터 머신 (SVM)	@mantchs	448966528
기계 학습	5. 확률 론적 그래픽 모델
기계 학습	5.1 베이지안 네트워크	@mantchs	448966528
기계 학습	5.2 마르코프	@mantchs	448966528
기계 학습	5.3 주제 모델	@mantchs	448966528
기계 학습	6. 최대 예상 알고리즘 (EM)	@mantchs	448966528
기계 학습	7. 클러스터링	@mantchs	448966528
기계 학습	8. ML 기능 엔지니어링 및 최적화 방법	@mantchs	448966528
기계 학습	9. Knn 알고리즘 (KNN)	@mantchs	448966528
딥 러닝	10. 신경망	@mantchs	448966528
딥 러닝	11. Convolutional Neural Network (CNN)	@mantchs	448966528
딥 러닝	12. 재발 신경 네트워크 (RNN)	@mantchs	448966528
딥 러닝	12.1 게이트 순환 장치 (GRU)	@mantchs	448966528
딥 러닝	12.2 길이 및 단기 메모리 (LSTM)	@mantchs	448966528
딥 러닝	13. 전이 학습	@mantchs	448966528
딥 러닝	14. 강화 및 멀티 태스킹	@mantchs	448966528
딥 러닝	15. 딥 러닝을위한 최적화 방법	@mantchs	448966528
NLP	16. 자연어 처리 (NLP)	@mantchs	448966528
NLP	16.1 Word Embedding (Word2Vec)	@mantchs	448966528
NLP	16.2 서브 워드 임베딩 (FastText)	@mantchs	448966528
NLP	16.3 글로벌 벡터 단어 임베딩 (장갑)	@mantchs	448966528
NLP	16.4 Textrnn & TextCnn	@mantchs	448966528
NLP	16.5 시퀀스 모델 (SEQ2SEQ)	@mantchs	448966528
NLP	16.6주의 메커니즘	@mantchs	448966528
NLP	16.7 변압기 모델	@mantchs	448966528
NLP	16.8 버트 모델	@mantchs	448966528
NLP	16.9 XLNET 모델	@mantchs	448966528
프로젝트	17. 추천 시스템	@mantchs	448966528
프로젝트	18. 지능형 고객 서비스	@mantchs	448966528
프로젝트	19. 지식 그래프
프로젝트	20. 의견 분석