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Encoder-Decoder和Seq2Seq什么是Encoder-Decoder？Encoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encod

什么是集成学习？集成学习归属于机器学习，他是一种「训练思路」，并不是某种具体的方法或者算法。现实生活中，大家都知道「人多力量大」，「3个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并

Word2vec什么是Word2vec？什么是WordEmbedding？在说明Word2vec之前，需要先解释一下WordEmbedding。它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结

先通过一张长图来讲解一下 PDF 中会涉及到的主要内容，如果想了解详情请下载 PDF。 由于是针对非技术人群的，所以内容里不会涉及到代码或者大量的技术概念，不需要有技术基础同样可以看明白。 NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！这个部分会讲解 NLP 的重要性，研究 NLP 的…

决策树是一种解决分类问题的算法，想要了解分类问题和回归问题，可以看这里《监督学习的2个任务：回归、分类》。 决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下面几种元素构成： 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达…

线性回归的位置如上图所示，它属于机器学习 - 监督学习 - 分类 - 逻辑回归。 逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 线性回归和逻辑回归是 2 种经典的算法。经常被拿来做比较，下面整理了一些两者的区别： 因变量：…

线性回归的位置如上图所示，它属于机器学习 - 监督学习 - 回归 - 线性回归。 回归的目的是为了预测，比如预测明天的天气温度，预测股票的走势... 回归之所以能预测是因为他通过历史数据，摸透了“套路”，然后通过这个套路来预测未来的结果。 ...... 线性关系不仅仅只能存在 …

随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下： 在解释随机森林前，需要先提一下决策树。决策树是一种很简单的算法，他的解释性强，也符合人类的直观思维。这是一种基于if-then-else…

词干提取是英文语料预处理的一个步骤（中文并不需要），而语料预处理是 NLP 的第一步，下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。 词干提取是去除单词的前后缀得到词根的过程。 大家常见的前后词缀有「名词的复数」、「进行式」、「过去分词」... 词形还原是基于词典，将单…