NLP入门整理

NLP 机器学习

一、知识入门

斯坦福大学的机器学习课程

coursera链接
网易云课堂链接

• 适合一点基础都没有，对机器学习一点概念都没有的初学者
• 涵盖了机器学习的基本算法，比如线性回归，逻辑回归，SVM，K-means等等
• 直观地介绍各种模型的架构和特点，能够掌握对机器学习的基本概念

建议有条件的在Coursera上面学习（可能会因为连接不稳定而需要科学上网）,因为Coursera上面配套跟随课程的作业，能够在线提交作业，对于提高自己的编程水平和理解模型非常重要。

复旦大学的NLP入门指导

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• 适合有一点机器学习概念，并且有python功底的人，可以遇到不懂的就去查资料
• 单独针对NLP这一个领域，没有涉及宽泛的机器学习算法。有涉及深度学习和传统的概率模型。

斯坦福大学的经典NLP课程

youtube链接
之前这个系列有很多很多视频的，不过不知道为什么都删了，只能找回这么一点

• 系统地讲解NLP的基本概念，主要是传统的特征工程方面
• 介绍了很多NLP的概率模型
• 适合初学者

Oxford大学的深度学习NLP课程

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• 适合了解了常见模型，对深度学习有兴趣的人
• 要求英文水平足够，能够顺利地阅读全英的文档，看全英字幕的公开课
• 需要能够科学上网

不建议零基础学习

斯坦福大学的深度学习NLP课程

youtube链接
- 不建议零基础学习
- 很清晰的讲解
- 需要能够听懂英文公开课

二、工具入门

Python

一般使用Python3以上的版本，优先级高。入门教程链接

爬虫

在熟悉了python之后可以了解简单的爬虫，但是在了解爬虫之前需要前置地了解HTML和部分CSS的知识
HTML教程
简单的爬虫教程-知乎
简单的爬虫教程视频

爬虫虽然重要但是优先级不高，在需要用的时候再学也可以

工具包

sklearn

常见的机器学习算法都已经实现了，还有很多预处理的工具可以使用，非常合适快速开发和学习机器学习模型
官网链接

Numpy

python中著名的数字处理库，包含了大量科学运算，很多模型会以numpy的数据结构为基础
官网链接

Pandas

非常好用的数据处理库，上手简单，操作方便
官网

以上列出来的库不需要专门去学习，可以先看一下官方的tutorial，然后在需要的时候再去查阅文档