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关于机器学习,深度学习,自然语言处理等各种算法的实现、示例,与博客文章配套,论文复现等

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cxiaowen/Magic-NLPer

 
 

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Magic-NLPer

主要是对应博客中使用到的代码

博客主页:https://blog.csdn.net/u010366748

目录

机器学习算法

博客地址 代码地址
线性回归(Linear Regression)原理小结 ML/LinearRegression线性回归/t1.ipynb
逻辑斯蒂回归(logistic regression)原理小结 ML/LogisticRegression逻辑斯蒂回归/t1.ipynb
最大熵(max entropy)模型原理小结
决策树(Decision Tree)原理小结 ML/DecisionTree决策树/t1.ipynb
随机森林(Random Forest)原理小结 ML/RandomForest随机森林/t1.ipynb
梯度提升树(GBDT)原理小结 ML/GBDT梯度提升树/t1.ipynb
XGBoost使用 ML/XGBoostUsage/t1.ipynb
k近邻法(KNN)原理小结 ML/KNN/t1.ipynb
感知机(Perception)原理小结 ML/Perception感知机/t1.ipynb
支持向量机(SVM)原理小结(1)线性支持向量机
支持向量机(SVM)原理小结(2)非线性支持向量机
支持向量机(SVM)原理小结(3)支持向量回归SVR
ML/SVM支持向量机/t1.ipynb
朴素贝叶斯(naive bayes)原理小结 ML/NaiveBayes朴素贝叶斯/t1.ipynb
EM(Expectation Maximization)算法原理小结
隐马尔科夫模型(HMM)原理小结(1)
隐马尔科夫模型(HMM)原理小结(2)
手撸HMM实现词性标注(Part-of-speech)
ML/HMM隐马尔可夫模型/t1.ipynb
条件随机场(CRF)原理小结(1)
条件随机场(CRF)原理小结(2)
BiLSTM-CRF实现中文命名实体识别(NER)
ML/CRF条件随机场/t1.ipynb
集成学习原理小结(AdaBoost & lightGBM demo) ML/AdaBoost/t1.ipynb
ML/AdaBoost/lightgbm_demo.ipynb
统计机器学习相关概念总结(上)
统计机器学习相关概念总结(中)
统计机器学习相关概念总结(下)

深度学习算法

博客地址 代码地址
transformer(上)论文解读+pytorch实现
transformer(下)机器翻译+pytorch实现
DL/Transformer/MachinTranslation/pytorch/t1.ipynb
条件随机场(CRF)原理小结(1)
条件随机场(CRF)原理小结(2)
BiLSTM-CRF实现中文命名实体识别(NER)
ML/CRF条件随机场/t1.ipynb

自然语言处理算法

博客地址 代码地址
transformer(上)论文解读+pytorch实现
transformer(下)机器翻译+pytorch实现
NLP/MachineTranslation/transformer/pytorch/t1.ipynb
朴素贝叶斯(naive bayes)原理小结 NLP/Classification/binary/naive_bayes/t1.ipynb
隐马尔科夫模型(HMM)原理小结(1)
隐马尔科夫模型(HMM)原理小结(2)
手撸HMM实现词性标注(Part-of-speech)
ML/HMM隐马尔可夫模型/t1.ipynb
条件随机场(CRF)原理小结(1)
条件随机场(CRF)原理小结(2)
BiLSTM-CRF实现中文命名实体识别(NER)
ML/CRF条件随机场/t1.ipynb

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