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NLP-LOVE/ML-NLP

此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep 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。

Jupyter Notebook

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312 commits

updated Jan 9, 2026

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README

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。
  • 思维导图，请关注 第5纪元 公众号并回复：NLP思维导图 ，即能下载高清大图。

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)@mantchs448966528
机器学习2. 逻辑回归(Logistics Regression)@mantchs448966528
机器学习3. 决策树(Desision Tree)@mantchs448966528
机器学习3.1 随机森林(Random Forest)@mantchs448966528
机器学习3.2 梯度提升决策树(GBDT)@mantchs448966528
机器学习3.3 XGBoost@mantchs448966528
机器学习3.4 LightGBM@mantchs448966528
机器学习4. 支持向量机(SVM)@mantchs448966528
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)@mantchs448966528
机器学习5.2 马尔科夫(Markov)@mantchs448966528
机器学习5.3 主题模型(Topic Model)@mantchs448966528
机器学习6.最大期望算法(EM)@mantchs448966528
机器学习7.聚类(Clustering)@mantchs448966528
机器学习8.ML特征工程和优化方法@mantchs448966528
机器学习9.K近邻算法(KNN)@mantchs448966528
深度学习10.神经网络(Neural Network)@mantchs448966528
深度学习11. 卷积神经网络(CNN)@mantchs448966528
深度学习12. 循环神经网络(RNN)@mantchs448966528
深度学习12.1 门控循环单元(GRU)@mantchs448966528
深度学习12.2 长短期记忆(LSTM)@mantchs448966528
深度学习13.迁移学习(Transfer)@mantchs448966528
深度学习14.强化学习(Reinforcement) & 多任务@mantchs448966528
深度学习15. 深度学习的优化方法@mantchs448966528
NLP16. 自然语言处理(NLP)@mantchs448966528
NLP16.1 词嵌入(Word2Vec)@mantchs448966528
NLP16.2 子词嵌入(fastText)@mantchs448966528
NLP16.3 全局向量词嵌入(GloVe)@mantchs448966528
NLP16.4 textRNN & textCNN@mantchs448966528
NLP16.5 序列到序列模型(seq2seq)@mantchs448966528
NLP16.6 注意力机制(Attention Mechanism)@mantchs448966528
NLP16.7 Transformer模型@mantchs448966528
NLP16.8 BERT模型@mantchs448966528
NLP16.9 XLNet模型@mantchs448966528
项目17. 推荐系统(Recommendation System)@mantchs448966528
项目18. 智能客服(Intelligent Customer Service)@mantchs448966528
项目19. 知识图谱(Knowledge Graph)
项目20. 评论分析

欢迎大家加入！共同完善此项目！

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deep-learning
machine-learning
nlp

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