第1章 你必须知道的一些基础知识………………………………………3
1.1 概率论 ……………………………………………………………3
1.2 信息论 ……………………………………………………………4
1.3 贝叶斯法则 ………………………………………………………7
1.4 问题与思考 ………………………………………………………10
第2章 我们生活在一个寻求最优解的世界里……………………………11
2.1 最优化问题 ………………………………………………………11
2.2 最大似然估计/最大后验估计 …………………………………15
2.3 梯度下降法 ………………………………………………………17
2.4 问题与思考 ………………………………………………………22
第3章 让机器可以像人一样学习…………………………………………23
3.1 何谓机器学习 ……………………………………………………23
3.2 逻辑回归/因子分解机 …………………………………………29
3.3 最大熵模型/条件随机场 ………………………………………34
3.4 主题模型 …………………………………………………………40
3.5 深度学习 …………………………………………………………50
3.6 其他模型 …………………………………………………………88
3.7 问题与思考 ………………………………………………………97
应 用 篇
第4章 如何计算得更快…………………………………………………101
4.1 程序优化 ………………………………………………………101
4.2 分布式系统 ……………………………………………………105
4.3 Hadoop …………………………………………………………107
4.4 问题与思考 ……………………………………………………114
第5章 你要知道的一些术语……………………………………………115
5.1 tf/df/idf …………………………………………………………115
5.2 IG/CHI/MI ………………………………………………………116
5.3 PageRank ………………………………………………………118
5.4 相似度计算 ……………………………………………………119
5.5 问题与思考 ……………………………………………………125
第6章 搜索引擎是什么玩意儿…………………………………………126
6.1 搜索引擎原理 …………………………………………………126
6.2 搜索引擎架构 …………………………………………………129
6.3 搜索引擎核心模块 ……………………………………………130
6.4 搜索广告 ………………………………………………………148
6.5 问题与思考 ……………………………………………………153
第7章 如何让机器猜得更准……………………………………………155
7.1 基于协同过滤的推荐算法 ……………………………………156
7.2 基于内容的推荐算法 …………………………………………158
7.3 混合推荐算法 …………………………………………………159
7.4 问题与思考 ……………………………………………………163
第8章 理解语言有多难…………………………………………………164
8.1 自然语言处理 …………………………………………………164
8.2 对话系统 ………………………………………………………176
8.3 语言的特殊性 …………………………………………………186
8.4 问题与思考 ……………………………………………………190
结语…………………………………………………………………………191
参考文献……………………………………………………………………193
· · · · · · (收起)
具体描述
本書結閤作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動形象的方式深入淺齣地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。本書拋棄掉繁瑣的證明，提取齣算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必備的知識和技能。本書主要分兩大部分。第一部分是理論篇，包含前3章內容，主要介紹一些基礎的數學知識、優化理論知識和一些機器學習的相關知識。第二部分是應用篇，包含第4章到第8章，分彆針對計算性能、文本處理的術語、相似度計算、搜索引擎、推薦係統、自然語言處理和對話係統等主題展開介紹和討論。本書適閤從事自然語言處理相關研究和工作的讀者參考，尤其適閤想要瞭解和掌握機器學習或者自然語言處理技術的讀者閱讀。
用户评价
##看了前2章，如果相关的知识点懂的话，这本书是一个很好的梳理和总结，如果不懂的话呢，那就要去看“更原理性”的其他书了。与周志华的《机器学习》和《统计学习方法》这样的书比起来呢，本书不是通过公式讲算法/模型的原理，而是讲大概的流程及具体的实际应用示例，毕竟这本书不厚，哈哈。
评分##还不错吧
评分##通俗易懂
评分##不适合初学者，信息量略大，但是感觉都是简单地介绍，没做过类似的项目，还是比较难理解的。
评分##比较通俗, 但是公式还是有很多不懂的, 不太适合初级入门
评分##看了前2章，如果相关的知识点懂的话，这本书是一个很好的梳理和总结，如果不懂的话呢，那就要去看“更原理性”的其他书了。与周志华的《机器学习》和《统计学习方法》这样的书比起来呢，本书不是通过公式讲算法/模型的原理，而是讲大概的流程及具体的实际应用示例，毕竟这本书不厚，哈哈。
评分##看了前2章，如果相关的知识点懂的话，这本书是一个很好的梳理和总结，如果不懂的话呢，那就要去看“更原理性”的其他书了。与周志华的《机器学习》和《统计学习方法》这样的书比起来呢，本书不是通过公式讲算法/模型的原理，而是讲大概的流程及具体的实际应用示例，毕竟这本书不厚，哈哈。
评分##非常赞的一本书
评分##偏理论，代码少，没python代码。
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