Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。

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在机器学习中，我们讲了很多不同的算法。那些算法都是单打独斗的英雄。而集成学习就是将这些英雄组成团队。实现“3 个臭皮匠顶个诸葛亮”的效果。 本文将介绍集成学习的 2 种主要思路：bagging、boosting。

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Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。他是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。 这种方式在 2018 年之前比较主流，但是随着 BERT、GPT2.0 的出现，这种方式已经不算效果最好的方法了。

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决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。 本文将介绍决策树的基本概念、决策树学习的 3 个步骤、3 种典型的决策树算法、决策树的 10 个优缺点。

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本文将通俗易懂的介绍逻辑回归的基本概念、优缺点和实际应用的案例。同时会跟线性回归做一些比较，让大家能够有效的区分 2 种不同的算法。

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线性回归是很基础的机器学习算法，本文将通俗易懂的介绍线性回归的基本概念，优缺点，8 种方法的速度评测，还有和逻辑回归的比较。

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随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都能有不错的表现。 本文将介绍随机森林的基本概念、4 个构造步骤、4 种方式的对比评测、10 个优缺点和 4 个应用方向。

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词干提取和词形还原是英文语料预处理中的重要环节。虽然他们的目的一致，但是两者还是存在一些差异。本文将介绍他们的概念、异同、实现算法等。

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本文汇总了深度学习相关的重要知识点，通过长图和 PDF 的方式呈现给大家，欢迎各位 PM 下载。

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本文将详细介绍生成对抗网络 - GANs 的设计初衷、基本原理、10种典型算法和13种实际应用。

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