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項目介紹

此項目是機器學習、NLP面試中常考到的知識點和代碼實現，也是作為一個算法工程師必會的理論基礎知識。
既然是以面試為主要目的，亦不可以篇概全，請諒解，有問題可提出。
此項目以各個模塊為切入點，讓大家有一個清晰的知識體系。
此項目亦可拿來常讀、常記以及面試時復習之用。
每一章裡的問題都是面試時有可能問到的知識點，如有遺漏可聯繫我進行補充，結尾處都有算法的實戰代碼案例。
思維導圖，請關注AIArea 公眾號並回复：NLP思維導圖，即能下載高清大圖。

模塊	章節	負責人(GitHub)	聯繫QQ
機器學習	1. 線性回歸(Liner Regression)	@mantchs	448966528
機器學習	2. 邏輯回歸(Logistics Regression)	@mantchs	448966528
機器學習	3. 決策樹(Desision Tree)	@mantchs	448966528
機器學習	3.1 隨機森林(Random Forest)	@mantchs	448966528
機器學習	3.2 梯度提升決策樹(GBDT)	@mantchs	448966528
機器學習	3.3 XGBoost	@mantchs	448966528
機器學習	3.4 LightGBM	@mantchs	448966528
機器學習	4. 支持向量機(SVM)	@mantchs	448966528
機器學習	5. 概率圖模型(Probabilistic Graphical Model)
機器學習	5.1 貝葉斯網絡(Bayesian Network)	@mantchs	448966528
機器學習	5.2 馬爾科夫(Markov)	@mantchs	448966528
機器學習	5.3 主題模型(Topic Model)	@mantchs	448966528
機器學習	6.最大期望算法(EM)	@mantchs	448966528
機器學習	7.聚類(Clustering)	@mantchs	448966528
機器學習	8.ML特徵工程和優化方法	@mantchs	448966528
機器學習	9.K近鄰算法(KNN)	@mantchs	448966528
深度學習	10.神經網絡(Neural Network)	@mantchs	448966528
深度學習	11. 卷積神經網絡(CNN)	@mantchs	448966528
深度學習	12. 循環神經網絡(RNN)	@mantchs	448966528
深度學習	12.1 門控循環單元(GRU)	@mantchs	448966528
深度學習	12.2 長短期記憶(LSTM)	@mantchs	448966528
深度學習	13.遷移學習(Transfer)	@mantchs	448966528
深度學習	14.強化學習(Reinforcement) & 多任務	@mantchs	448966528
深度學習	15. 深度學習的優化方法	@mantchs	448966528
NLP	16. 自然語言處理(NLP)	@mantchs	448966528
NLP	16.1 詞嵌入(Word2Vec)	@mantchs	448966528
NLP	16.2 子詞嵌入(fastText)	@mantchs	448966528
NLP	16.3 全局向量詞嵌入(GloVe)	@mantchs	448966528
NLP	16.4 textRNN & textCNN	@mantchs	448966528
NLP	16.5 序列到序列模型(seq2seq)	@mantchs	448966528
NLP	16.6 注意力機制(Attention Mechanism)	@mantchs	448966528
NLP	16.7 Transformer模型	@mantchs	448966528
NLP	16.8 BERT模型	@mantchs	448966528
NLP	16.9 XLNet模型	@mantchs	448966528
專案	17. 推薦系統(Recommendation System)	@mantchs	448966528
專案	18. 智能客服(Intelligent Customer Service)	@mantchs	448966528
專案	19. 知識圖譜(Knowledge Graph)
專案	20. 評論分析