机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

说明

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

由于github的markdown解析器不支持latex，因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览，也可以直接访问下面给出的博客链接。

Document文件夹下为笔记，Code文件夹下为代码，Data文件夹下为某些代码所使用的数据集，Image文件夹下为笔记部分所用到的图片。

由于时间和精力有限，部分代码来自github开源项目，如Seq2Seq、Transformer等部分的代码，部分章节代码待补充。

机器学习

• 线性回归（笔记）
• 感知机（笔记+代码）
• KNN（笔记+代码）
• 朴素贝叶斯（