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机器学习和人工智能的初学指南

我自学过一年机器学习和人工智能,我认为初学者在该领域还没有一个学习的途径,这是我创建这个指南的目的。在过去的几个月里,我试着每天花几个小时了解这个领域,无论是观看Youtube视频还是看各种资料,现在我觉得我有丰富的经验来分享我的见解。我在本指南中收集的所有信息适用于这个领域的初学者。该指南是按照时间顺序进行,而且与我所遇到的大多数指南/学习路径不同,它不需要理解线性代数,偏导数和其他复杂的数学概念。如果你经常在这条路上学习,我相信你可以在三个月内可以达到相当高的水平。以下是学习步骤: 学习Python并用它编写你的算法 我强烈建议先学习Python,因为它不仅非常容易学习,而且几乎支持机器学习中使用的所有优秀库。虽然R语言很有用,但我发现Python更适合初学者。除了基本编程外,对于机器学习,最有用的库是Numpy,Pandas和M

五个非常实用的自然语言处理资源

如果你对自然语言处理方面的资源感兴趣,请仔细阅读本篇文章。 运行数据科学POC的7个步骤 网上有很多依靠深度学习方法的NLP资源,有一些资源理论深厚,十分经典,特别是斯坦福大学和牛津大学的NLP,其深度学习课程为: l自然语言处理与深度学习(斯坦福大学) l自然语言处理的深度学习(牛津大学) 但是如果你已经完成了这些,或已经在NLP中获得了基础并想要转向一些实用资源,或者只是对其他方法感兴趣,希望这篇文章能对你有所帮助。 1. 用Python进行自然语言处理—用自然语言工具包分析文本 这是一本至少从实用性和Python生态系统的双重视角介绍自然语言处理的书,它可以用于个人学习或作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,或作为人工智能、文本挖掘或语料库语言学课程的补充。本书通过使用自然语言工具包(NLTK)来接近NLP。 NLTK包含丰富的软件、数据

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