NLP-LOVE/ML-NLP

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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...... 模块 章节 负责人(GitHub) 联系QQ 机器学习 1. 线性回归(Liner Regression) @mantchs 448966528 机器学习 2. 逻辑回归(Logistics Regression) @mantchs 448966528 机器学习 3. 决策树(Desision Tree) @mantchs 448966528 机器学习 3.1 随机森林(Random Forest) @mantchs 448966528 机器学习 3.2 梯度提升决策树(GBDT) @mantchs 448966528 机器学习 3.3...