ML NLP

Introdução ao projeto

• Este projeto é um ponto de conhecimento e uma implementação de código que é frequentemente testado em aprendizado de máquina e entrevistas com PNL , e também é um conhecimento básico teórico que um engenheiro de algoritmo deve conhecer.
• Como a entrevista é o principal objetivo, ela não pode ser resumida. Por favor, entenda e faça perguntas.
• Este projeto toma cada módulo como ponto de entrada, permitindo que todos tenham um sistema de conhecimento claro.
• Este projeto também pode ser usado para leitura frequente, gravação regular e revisão durante as entrevistas.
• As perguntas em cada capítulo são pontos de conhecimento que podem ser feitos durante a entrevista. Se houver omissões, entre em contato comigo para adicioná -las. Existem casos de código prático de algoritmos no final.
• Para mapas mentais, siga a conta oficial da Aiarea e a resposta: os mapas mentais do NLP podem baixar imagens grandes de alta definição.
• 

---

Índice

• O projeto está sendo atualizado continuamente ...

Módulo	capítulo	Github)	Entre em contato com QQ
Aprendizado de máquina	1. Regressão linear	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	2. Regressão logística	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	3. Árvore de decisão	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	3.1 Floresta aleatória	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	3.2 Árvore de decisão de melhoria do gradiente (GBDT)	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	3.3 XGBOOST	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	3.4 LightGBM	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	4. Máquina vetorial de suporte (SVM)	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	5. Modelo gráfico probabilístico
Aprendizado de máquina	5.1 Rede Bayesiana	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	5.2 Markov	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	5.3 Modelo de tópico	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	6. Algoritmo máximo esperado (EM)	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	7.Clustering	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	8.ML Métodos de engenharia e otimização de recursos	@Mantchs	448966528
Aprendizado de máquina	Algoritmo 9.knn (KNN)	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	10. Rede Neural	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	11. Rede Neural Convolucional (CNN)	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	12. Rede Neural Recorrente (RNN)	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	12.1 Unidade de circulação fechada (GRU)	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	12.2 Memória de longo e curto prazo (LSTM)	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	13. Learning de transferência	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	14. Reforço e multitarefa	@Mantchs	448966528
Aprendizado profundo	15. Método de otimização para aprendizado profundo	@Mantchs	448966528
NLP	16. Processamento de linguagem natural (NLP)	@Mantchs	448966528
NLP	16.1 Incorporação de palavras (Word2vec)	@Mantchs	448966528
NLP	16.2 Incorporação de subgletas (FastText)	@Mantchs	448966528
NLP	16.3 Incorporação de palavras vetoriais globais (luva)	@Mantchs	448966528
NLP	16.4 Textrnn & textcnn	@Mantchs	448966528
NLP	16.5 Modelo de sequência a sequência (SEQ2SEQ)	@Mantchs	448966528
NLP	16.6 Mecanismo de atenção	@Mantchs	448966528
NLP	16.7 Modelo de transformador	@Mantchs	448966528
NLP	16.8 Modelo Bert	@Mantchs	448966528
NLP	16.9 Modelo XLNet	@Mantchs	448966528
projeto	17. Sistema de recomendação	@Mantchs	448966528
projeto	18. Atendimento inteligente ao cliente	@Mantchs	448966528
projeto	19. Gráfico de conhecimento
projeto	20. Análise de comentários

Todos são bem -vindos para participar! Juntos, melhore este projeto! Grupo QQ2 de aprendizado do PNL [207576902]