【Github】ML-NLP：機器學習、NLP面試中常考到的知識點和程式碼實現
- 2019 年 10 月 4 日
- 筆記
推薦一個Github項目：NLP-LOVE/ML-NLP
此項目是機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)、NLP面試中常考到的知識點和程式碼實現，也是作為一個演算法工程師必會的理論基礎知識。
推薦Star，項目鏈接，點擊閱讀原文可以直達：
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP
以下來在該項目主頁描述。
項目介紹
- 此項目是機器學習、NLP面試中常考到的知識點和程式碼實現，也是作為一個演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。
- 此項目以各個模組為切入點，讓大家有一個清晰的知識體系。
- 此項目亦可拿來常讀、常記以及面試時複習之用。
- 每一章里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，結尾處都有演算法的實戰程式碼案例。
- 有意向一起完成此項目或者有問題、有補充的可以加入NLP學習群【541954936】
目錄
- 項目持續更新中……
|
模組 |
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. 支援向量機(SVM) |
@mantchs |
448966528 |
|
機器學習 |
5. 概率圖模型(Probabilistic Graphical Model) |
|
|
|
機器學習 |
5.1 貝葉斯網路(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.最大期望演算法(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近鄰演算法(KNN) |
@mantchs |
448966528 |
|
深度學習 |
10.神經網路(Neural Network) |
@mantchs |
448966528 |
|
深度學習 |
11. 卷積神經網路(CNN) |
@mantchs |
448966528 |
|
深度學習 |
12. 循環神經網路(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 BERT模型 |
|
|
