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A Neural Probabilistic Language Model论文解读+复现，该论文试图建立一个神经网络来学习一种语言中的单词序列的联合概率函数，是将神经网络引入NLP的初次探索。

从0开始的复现论文生活，分享了一个自己整理的思维导图和收集的论文资料（同时也激励自己一定要坚持住，至少看完这十篇）

从高斯分布的维度，局限性，边缘概率，条件概率等入手，加深对高斯分布的理解以及数学理论的掌握，并且熟悉统计派和贝叶斯派工具的常见使用方法。

『白板推导系列笔记』第0章，主要介绍前置知识储备，以及对频率派和贝叶斯派的初步了解and一些优质课程资源的总结。

本次项目可以看做机器学习的入门学习赛，将通过Kaggle Elo赛题，带您熟悉机器学习竞赛流程，并得到一个基本的，可提交的csv文件。