机器学习、深度学习、自然语言处理学习 NLP-RoadMap-996station GitHub鉴赏官

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适用人群：机器学习

推荐指数：128

项目名称：NLP-RoadMap

机器学习、深度学习、自然语言处理学习 NLP-RoadMap - 996station | 996技术站推荐理由：机器学习、深度学习、自然语言处理学习路线图及AI方向学习资源、工具NLP-RoadMap持续更新中。以下内容有错误或者不足，欢迎提Issue或者联https://www.996station.com/9231

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NLP-RoadMap

持续更新中。以下内容有错误或者不足，欢迎提Issue或者联系我讨论

整理不易，希望点个小星星  ​支持下呀！

前言	数理基础	编程基础	机器学习	深度学习	自然语言处理	AI资源	AI工具	后记

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 前言

The last thing you figure out in writing something is what to put first.

排版清晰考虑，以下只列出一级分层的主题，具体内容请点击 这里 查看。

 数理基础

数学是整个AI学习的基础，但对于一般的机器学习从业者而言，数学知识基本在上完大学四年就足够用了。当然，数学是属于多多益善的那种，了解得越多越深入，那么当你在遇到问题时，就会有更多的思考角度和解决问题的方案。

• 线性代数
• 概率统计
• 微积分
• 最优化
• 信息论
• 推荐资料

 编程基础

经常说的一句话，『算法工程师首先要是一个工程师』。你只有掌握扎实的coding技能，才能生存下去，慢慢打怪升级。

• 编程语言
• 数据结构
• 算法基础
• 推荐资料

 机器学习

机器学习部分以一个完整的项目来整理，从真实应用中学习。

数据

• 数据来源
• 数据类型
• 数据探索
• 数据处理
• 特征选择
• 数据划分

模型

• 线性回归
• 感知机
• 逻辑回归
• SVM
• 朴素贝叶斯
• KNN
• 决策树
• 集成学习模型
• 概率图模型
• 降维
• 聚类

训练

• 损失函数
• 优化器
• 评价指标
• 调参细节

保存&部署

 深度学习

• NN网络
  • DNN
  • CNN
  • RNN
  • Transformer
  • Auto-Encoder
  • GAN
• 激活函数
• 正则化
• 损失函数
• 优化器
• 深度学习框架
• 讨论

 自然语言处理

• 基础
  • Tokenization
  • Embedding
  • Encoder
  • Decoder
• 任务 & 模型
• 应用
  • 搜索
  • 广告
  • 推荐
• 推荐资料

 AI 资源

整理互联网上公开的AI相关学习资源，包括但不限于 书籍教材、课程视频、优质文章 等形式，包括但不限于 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐搜索、语音识别、图神经网络、时间序列 等主题。

  

宝藏在这儿！（updating）

注：如涉及侵权，请及时联系删除，谢谢！

 AI 工具

 后记

• 一般会在周末更新，请不要着急
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开源地址

https://github.com/KaiyuanGao/NLP-RoadMap

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