机器学习AI算法工程 公众号：datayx
本文主要记录本人对 NLP 相关知识的积累，之前笔记做的很多，考虑到秋招已至， 在复习的过程中， 慢慢将这些知识屡清楚，然后将相关的知识笔记整理成专题，来帮助我更好的复习。
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目录
1. 编程语言基础
该文件夹下主要记录 python 和 c++ 的一些语言细节， 毕竟这两大语言是主流，基本是都要会的，目前还在查缺补漏中。
- C++面试题
- Python 面试题
2. 数学基础
该文件夹下主要记录一些数学相关的知识，包括高数，线性代数，概率论与信息论， 老宋亲身经历，会问到， 目前尚在查缺补漏中。
- 概率论
- 高等数学
- 线性代数
- 信息论
3. 计算机基础理论知识
这部分内容一般不怎么考，因此，没有把重心放在上面，至少现在几乎没有遇到问这方面的， 有意思的是，投了阿里某部的NLP算法，居然来了个不懂NLP的来面，全程真的瞎聊，全是开发。
4. 机器学习基础
这部分已经开始进入正题了，事实证明，部分大厂会提及一些基础的机器学习算法知识，因此，这部分我觉得几个核心的模型是要会的。
- 机器学习项目流程
- 判别模型 vs 生成模型
- 频率派 vs 贝叶斯派
- 数据预处理
- 特征工程
- 特征工程-关联规
- 模型 - SVM
- 模型 - 聚类算法
- 模型 - 决策树
- 模型 - 逻辑回归
- 模型 - 朴素贝叶斯
- 模型 - 随机森林
- 模型 - 线性回归
5. 深度学习基础
这部分主要讲述深度学习方面的基础知识，是核心点，但很多情况下，很多面试官的题基本差不多，不过我个人觉得，有这种全局的，全面的知识框架是有益的。
- 深度学习项目流程
5.1 基础理论部分
- 基础理论 - 多任务学习
- 基础理论 - 集成学习
- 基础理论 - 分类问题评估指标
- 基础理论 - 距离度量方法
- 基础理论 - 目标函数，损失函数，代价函数
- 基础理论 - 偏差 vs 方差，欠拟合 vs 过拟合
- 基础理论 - 数据角度看深度学习
- 基础理论 - 梯度消失，梯度爆炸问题
- 基础理论 - 维数灾难问题
- 基础理论 - 指数加权平均
- 基础理论- 局部最小值，鞍点
- 基础理论 - 集成学习
- 基础理论 - 集成学习
5.2 基本单元
- 基本单元 - CNN
- 基本单元 - MLP
- 基本单元 - RNN
5.3 调参相关
- 调参 - 超参数调优
- 调参 - 激活函数
- 调参 - 权重初始化方案
- 调参 - 优化算法
5.4 Tricks
- Trick - Dropout
- Trick - Normalization
- Trick - 融合训练集，验证集，测试集
- Trick - 提前终止
- Trick - 学习率衰减
- Trick - 正则化
6. 统计自然语言处理
这部分前期的笔记做的不多，因此还没怎么开始。
7. 深度学习自然语言处理
这部分算是核心的知识了，这部分还需要逐渐完善，时间有点紧啊。
- 文本数据预处理
- 各大任务的评价指标
- 改进 NLP 模型的一些思路
7.1 词向量三部曲
- 词向量 - Word2Vec
- 词向量 - Glove
- 词向量 - FastText
7.2 预训练语言模型
- 预训练语言模型 - BERT改进研究
- 预训练语言模型 - 融入知识图谱
- 预训练语言模型 - 自然语言生成
7.3 Attention 机制
7.4 文本分类
7.5 语义匹配
7.6 阅读理解
8. 源码阅读
这部分主要推荐一些自己阅读过的一些源码，有些源码是 NLP 相关， 有些是深度学习相关的，部分源码我个人有做注释，会相应的列出来。
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