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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。

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面试学习群【541954936】

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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)
机器学习	5.3 主题模型(Topic Model)
机器学习	6.最大期望算法(EM)
机器学习	7.聚类
机器学习	8.ML特征工程和优化方法
深度学习	9.神经网络(Neural Network)
深度学习	10. 卷积神经网络(CNN)
深度学习	11. 循环神经网络(RNN)
深度学习	11.1 门控循环单元(GRU)
深度学习	11.2 长短期记忆(LSTM)
深度学习	12. 深度学习的优化方法
NLP	13. 自然语言处理(NLP)
NLP	13.1 词嵌入(Word2Vec)
NLP	13.2 子词嵌入(fastText)
NLP	13.3 全局向量词嵌入(GloVe)
NLP	13.4 textCNN
NLP	13.5 序列到序列模型(seq2seq)
NLP	13.6 注意力机制(Attention Mechanism)
NLP	13.7 BERT模型

欢迎大家加入！共同完善此项目！