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/ML-NLP

此项目是机器学习(Machine Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
nlp machine-learning deep-learning
Jupyter Notebook Python
  1. Jupyter Notebook 98.3%
  2. Python 1.7%
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@NLP-LOVE
NLP-LOVE Finished GloVe
Latest commit 6103447 Aug 24, 2019
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
Deep Learning Finished Transer Learning Aug 19, 2019
Machine Learning add 检验方法 Aug 2, 2019
NLP Finished GloVe Aug 24, 2019
README.md Finished GloVe Aug 24, 2019

README.md

项目介绍

  • 此项目是机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
  • 既然是以面试为主要目的，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。
  • 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的知识体系。
  • 此项目亦可拿来常读、常记以及面试时复习之用。
  • 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点，如有遗漏可联系我进行补充，结尾处都有算法的实战代码案例。
  • 有意向一起完成此项目或者有问题、有补充的可以加入NLP学习群【541954936】NLP面试学习群

目录

  • 项目持续更新中......
模块 章节 负责人(GitHub) 联系QQ
机器学习 1. 线性回归(Liner Regression) @mantchs 448966528
机器学习 2. 逻辑回归(Logistics Regression) @mantchs 448966528
机器学习 3. 决策树(Desision Tree) @mantchs 448966528
机器学习 3.1 随机森林(Random Forest) @mantchs 448966528
机器学习 3.2 梯度提升决策树(GBDT) @mantchs 448966528
机器学习 3.3 XGBoost @mantchs 448966528
机器学习 3.4 LightGBM @mantchs 448966528
机器学习 4. 支持向量机(SVM) @mantchs 448966528
机器学习 5. 概率图模型(Probabilistic Graphical Model)
机器学习 5.1 贝叶斯网络(Bayesian Network) @mantchs 448966528
机器学习 5.2 马尔科夫(Markov) @mantchs 448966528
机器学习 5.3 主题模型(Topic Model) @mantchs 448966528
机器学习 6.最大期望算法(EM) @mantchs 448966528
机器学习 7.聚类(Clustering) @mantchs 448966528
机器学习 8.ML特征工程和优化方法 @mantchs 448966528
机器学习 9.K近邻算法(KNN) @mantchs 448966528
深度学习 10.神经网络(Neural Network) @mantchs 448966528
深度学习 11. 卷积神经网络(CNN) @mantchs 448966528
深度学习 12. 循环神经网络(RNN) @mantchs 448966528
深度学习 12.1 门控循环单元(GRU) @mantchs 448966528
深度学习 12.2 长短期记忆(LSTM) @mantchs 448966528
深度学习 13.迁移学习(Transfer) @mantchs 448966528
深度学习 14.强化学习(Reinforcement) & 多任务 @mantchs 448966528
深度学习 15. 深度学习的优化方法 @mantchs 448966528
NLP 16. 自然语言处理(NLP) @mantchs 448966528
NLP 16.1 词嵌入(Word2Vec) @mantchs 448966528
NLP 16.2 子词嵌入(fastText) @mantchs 448966528
NLP 16.3 全局向量词嵌入(GloVe) @mantchs 448966528
NLP 16.4 textCNN
NLP 16.5 序列到序列模型(seq2seq)
NLP 16.6 注意力机制(Attention Mechanism)
NLP 16.7 BERT模型

欢迎大家加入！共同完善此项目！NLP面试学习群

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