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 AIArea 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......
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NLP自然语言处理的常用总结 nltk自然语言处理工具（natural language toolkits） 1. 文本提取 API: # 导入模块 import nltk.tokenize as tk # 提取句子 sent_list = tk.sent_tokenize('') # 提取单词 word_list = tk.word_tokenize('')_ # 提取单词对象 punctTo
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1.介绍： 本文主要基于Coursera上deeplearning.ai的课程 自然语言处理 专项课程(Natural Language Processing Specialization),将全部课程内容进行梳理并结合个人理解进行了总结。意在总结笔记加深理解，同时也为其他学习该课程或想学习NLP相关知识的同学提供参考。 因本人仍在学习过程中，水平有限，难免有疏忽与错误，诚请各位指正。 2.相关参
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目录 什么是NLP NLP的重要性 NLP的发展 NLP的任务及应用 NLP实施步骤 自然语言处理有哪些方法？ 监督 NLP 非监督 NLP 自然语言理解 自然语言生成 NLP 的5个难点 什么是NLP 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它是一种机器学习技术，目的是使计算机能够解读、处理，和生成人类生活语言，实现人机之间的信息交流。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、
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自然语言处理( Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言
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PHP-ml 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。 PHP-ML 要求 PHP >= 7.0。 示例 简单的分类示例： use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];$labels = ['a',
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Machine Learning Foundations This repo is home to the code that accompanies Jon Krohn's Machine Learning Foundations curriculum, which provides a comprehensive overview of all of the subjects — across
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Machine Learning Notebooks This project aims at teaching you the fundamentals of Machine Learning inpython. It contains the example code and solutions to the exercises in my O'Reilly book Hands-on Mac
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clj-ml A machine learning library for Clojure built on top of Weka and friends. This library (specifically, some dependencies) requires Java 1.7+. Installation Installing from Clojars [cc.artifice/clj
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Unity ML-Agents Toolkit (latest release)(all releases) The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-sourceproject that enables games and simulations to serve as environments fortra