yaoruoping的博客

王道程序员求职宝典 非模糊版

实战python的opencv 3.x 2018出版 非常经典的一本书 2018出版

deepmind 2018 深度学习与强化学习进阶中英文字幕视频 16个视频大约25g的百度云资源

第 10 章 数据预处理 242 10.1 数据清洗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 10.2 分词处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 10.3 特征构造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 10.4 特征降维与选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 10.4.1 特征降维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 10.4.2 特征选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 10.5 简单实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 10.6 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 目录 | xv 第 11 章 马尔可夫模型 251 11.1 马尔可夫链 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 11.1.1 马尔可夫简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 11.1.2 马尔可夫链的基本概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 11.2 隐马尔可夫模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 11.2.1 形式化描述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 11.2.2 数学形式描述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 11.3 向前算法解决 HMM 似然度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 11.3.1 向前算法定义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 11.3.2 向前算法原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 11.3.3 现实应用：预测成都天气的冷热 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 11.4 文本序列标注案例：Viterbi 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 第 12 章 条件随机场 264 12.1 条件随机场介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 12.2 简单易懂的条件随机场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 12.2.1 CRF 的形式化表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 12.2.2 CRF 的公式化表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 12.2.3 深度理解条件随机场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 第 13 章 模型评估 270 13.1 从统计角度介绍模型概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 13.1.1 算法模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 13.1.2 模型评估和模型选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 13.1.3 过拟合与欠拟合的模型选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273 13.2 模型评估与选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13.2.1 模型评估的概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13.2.2 模型评估的评测指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 xvi | 目录 13.2.3 词性标注为例分析模型评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277 13.2.4 模型评估的几种方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 13.3 ROC 曲线比较学习器模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 第 14 章 命名实体识别 282 14.1 命名实体识别概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 14.2 命名实体识别特点与难点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285 14.3 命名实体识别方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285 14.4 中文命名实体识别的核心技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 14.5 展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 第 15 章 自然语言处理实战 297 15.1 GitHub 数据提取与可视化分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 15.1.1 了解 GitHub 的 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 15.1.2 使用 NetworkX 作图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 15.1.3 使用 NetworkX 构建兴趣图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 15.1.4 NetWorkX 部分统计指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 15.1.5 构建 GitHub 的兴趣图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306 15.1.6 可视化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 15.2 微博话题爬取与存储分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 15.2.1 数据采集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 15.2.2 数据提取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 15.2.3 数据存储 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 15.2.4 项目运行与分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334

机器学习人工智能算法必备 需要一定的数学基础，是算法工程师进阶的数学指南，难度应该略高于统计学习方法，用到了很多拓扑学的知识，可能在面试和工程中起到一定的作用，本科生就别看了（数学物理除外）