希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为C+算法概念与描述部分。
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
经纬，从事客服机器人的算法研发工作，专注于nlp领域的算法研究和应用，喜欢数据和场景驱动的算法研发。
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
今年三月的阿法狗让人工智能成了网络上最热门的话题。虽然目前的人工智能已经发展到了相对成熟的地步，但仍然不擅长识别和解析自然语言。近日谷歌在Google Research Blog(国内访问不了)上宣布开源一个名为SyntaxNet的项目，以帮助机器更好地理解自然语言。同时也发布了针对英语的预先训练的模型Parsey McParseface，用于分析英文的文本。
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
原文出处： tcz.hu 译文出处：码农网 – 小峰 程序员是注定灭绝的一个物种。 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游
程序员的未来 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游戏、数学问题等）翻译成机器可以执行，其他人可以读取的代码的学科。归根结底，程序
假设我们有一个难题需要解决，那怎么解决呢？解决的步骤怎样呢？如果有一样东西能把这个解决这个难题的步骤描述出来，那就叫做这个问题的算法。
近年来，随着机器学习（Machine Learning），特别是深度学习（Deep Learning）的发展，机器阅读理解研究有了长足的进步，并在实际应用中崭露头角。
我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案（不要求长度）。 缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
上一篇 1个例子解释 隐马尔科夫模型(HMM) 的 5 个基本要素 说了隐马尔可夫模型 (HMM) 的参数，细分的话，包括 5 个基本要素：
导读：10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。会上，自然语言处理领域国际领军人物、清华大学教授、智源首席科学家孙茂松接受了 InfoQ 等媒体的采访，他向记者表示：当前，大数据驱动的自然语言处理已经做得不错，但大知识或者比较丰富的知识驱动的自然语言处理才刚刚起步，智源的目标是实现大数据和大知识双轮驱动的自然语言处理。实现这一目标的前提是构建一个全世界通用的人类知识库，这也是智源“自然语言处理”研究方向科学家们现阶段要重点攻克的难题。
10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。
编者注：本文节选自《数学之美》，作者吴军曾在《后记》中说，世上最好的学者总是有办法深入浅出地把大道理讲给外行听，而不是故弄玄虚将简单的问题复杂化。所以，他写书的目的在于讲述在实际问题背后，简单而直接的数学模型。 如今但我们大谈人工智能、语音助手等不断更新的技术时，不妨从最简单、最基本的地方出发，思考各类火热的现象。以下文字摘选自《数学之美》的第二章：《自然语言处理——从规则到统计》，有删减。 ---- 1946 年，现代电子计算机出现以后，计算机在很多事情上做得比人还好。既然如此，机器能不能懂得自然语言呢
准备好开始AI了吗?可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习，但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。 这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
选自Stephen Wolfram writings 作者：Stephen Wolfram 机器之心编译 编辑：悉闲 ChatGPT + Wolfram|Alpha= ？ 自 ChatGPT 发布以来，人们每天都在解锁它的新能力。前段时间，有人用 ChatGPT 写了个神经网络，还有人将它做成了智能音箱，效果完爆当前市面上的大多数产品。 不过，在试用过程中，人们逐渐发现，ChatGPT 也有短板，其中之一便是不会解数学题。比如下面这道「鸡兔同笼」题，虽然乍一看，ChatGPT 的解题步骤似乎没有问题，但计算
AI 科技评论按：前段时间的文章《顶会见闻系列：ACL 2018，在更具挑战的环境下理解数据表征及方法评价》中，我们介绍了 ACL 大会上展现出的 NLP 领域的最新研究风向和值得关注的新进展。从这些新动向上我们似乎应该对深度学习 NLP 解决方案的表现充满信心，但是当我们真的仔细讨论 NLP 模型的泛化能力时候，状况其实并不乐观。
昨天我们聊了一些自然语言处理的基本原理，比如“自然语言是什么”“计算机如何理解语言”“什么是自然语言处理”等等问题，在本文中我们将更深一步探讨自然语言处理取得了怎样的快速进展。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
翻译 | AI科技大本营 参与 |林椿眄 准备好开始AI了吗？可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习，但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。 这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前，这是一份不详尽，但清楚易懂又方便在工作、面试前快速浏览的内容。 概览： 自然语言处理 数据库 计算机视觉 监督学习 无监督学习 强化学习 神经网络 过拟合 1 自然语言处理 自然语言处理对于许多机器学习方法来说是一
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 准备好开始AI了吗？可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习，但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。 这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前，这是一份不详尽，但清楚易懂又方便在工作、面试前快速浏览的内容。 概览： 自然语言处理 数据库 计算机视觉 监督学习 无监督学习 强化学习 神经网络 过拟合 1 自然语言处理 自然语言处理对于许多机器学习方法来说是
2017中国计算机大会（CNCC2017）于10月26日在福州海峡国际会展中心开幕，大会为期3天。 而就在今天上午，李飞飞、沈向洋、汤道生、马维英等重磅大咖纷纷登台演讲。 据悉，斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞此前已被邀请两届，今年终于来参会，带来了其实验室的最新研究成果——实时视频描述。李飞飞从5.4亿年前的寒武纪大爆发开始讲起，强调了视觉是智能的基石；而作为微软全球执行副总裁微软五名核心成员之一的沈向洋博士也参加了会议，他也带来了犀利的观点：得语音者得天下。 AI科技大本营第一时间将李飞飞
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】最近，华为基于PanGu-Alpha研制出了当前业界最新的模型PanGu-Coder，不但熟悉常见算法，还能熟练地使用各种API，甚至可以求解高等数学问题。作为国产函数级代码生成模型，PanGu-Coder在中文上表现也十分出色！ 基于预训练模型的生成技术在自然语言处理领域获得了极大的成功。近年来，包括OpenAI GPT-3、华为PanGu-Alpha等在内的文本生成模型展示出了惊人的创造力，生成能力远超以往的技术，逐渐成为序列生成的一种基本范式，
新智元报道 来源：Google Research 【新智元导读】昨天，谷歌发布“Talk to Books”（撩书？？）和一个名为Semantris的游戏。这两项都是基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。这些创新来源于“在向量空间中表示语言”想法的延伸，以及词向量模型的发展。 未来的搜索，可能不需要输入关键词，直接表达想法就好。 谷歌昨晚放出大招：上线Semantic Experiences（语义体验）网站，网站有两项特殊功能，一个是“Talk to Books”（撩书？
写在前面 如果单从NLP缩写包含很多方面： 有数学的非线性规划（Non-linear programming） 医学的无光感（No light perception） 心理学的神经语音规划（Neuro-linguistic programming） 计算机科学与语言学转换的领域（natural language processing） 这里指的是计算机科学与语言学转换的领域。（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。（人工智能主要包含以下几个方面：自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然
只是多了「深呼吸」的命令，模型在GSM8K的得分就从「think step by step」的71.8上升至80.2，成为表现最佳的Prompt。
作者 | 兰红云 责编 | 何永灿 自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。 所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的发展实在是日新月异，所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望，让自己跟上时代和技术发展的步伐。本文作者从个人学习经历出发，介绍相关经验。 一些研究者将自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）和自然语言理解
机器之心原创 作者：邱陆陆 存储了一份财务报表的计算机存下了一条「数据」，而持有这份财务报表的分析师拥有了一份「信息」。其间的区别是，分析师可以通过阅读财务报表得到相关的「知识」并依此作出投资决策。 存储了三万份财务报表的计算机同样存下了三万条「数据」，而持有三万份财务报表的分析师却不再拥有三万份「信息」。原因十分简单：计算机的内存是线性的，人的处理分析能力却不是——即使有三万份报表摆在我的眼前，我也只能眼睁睁看着其中的大部分停留在「数据」的状态无能为力。 除非……计算机可以帮助我吗？哪怕我们并不说同一种语
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一个寻找事物在一段时间里的变化模式的统计学方法，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。
AI 科技评论按：2018 年，《麻省理工科技评论》将 EmTech 全球新兴科技峰会带到了中国，AI 科技评论了解到在大会现场，来自亚马逊、高通、英伟达、IBM、麻省理工学院、腾讯、阿里巴巴等等众多产业界和学术界的专家汇聚一堂，带来了他们对 AI 的看法，以及他们在 AI 方面取得的进展。 腾讯 AI Lab 主任张潼分享了《Tencent AI Lab—Make AI Everywhere》（腾讯 AI Lab——让 AI 无所不在）的主题演讲，AI 科技评论现场听到他描述了目前腾讯在 AI 方面
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】ChatGPT不止会动嘴，还能帮你操控无人机！ 虽然ChatGPT已经被调教为符合人类的偏好，但在各种反向操作下，还是能够逼问出一些「不道德的内容」，比如ChatGPT可以给你列一份详细的毁灭世界计划列表，具体到每一步。 不过，现在的ChatGPT只会动动嘴皮子，并没有任何接触现实物理世界的能力，顶多也就是当个科幻小说看看。 但要是ChatGPT真的可以操控机器人呢？ 最近，微软发表了一篇论文，公布了他们正在把ChatGPT应用于机器人上的研究成
“教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）。
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
选自machine learning mastery 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。但是，作为一个初学者，要从哪里起步才好呢？深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的，还有，深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢？ 看完这篇文章之后，你将会知道： 给自然语言处理领域带来最深刻影响的神经网络结构； 深度学习可以对自然语言处理的各个层面制定学习任务； 密集词汇表示的重要性和学习表示的方法。 让我们开始吧。 概览 这篇文章将分成 12
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
本文译自 Stephen Wolfram 今年1月9号的博文：https://wolfr.am/WolframAlphaChatGPT
机器之心整理 参与：思源、晓坤 昨日，乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》，该教材 2018 年 6 月第一版的 PDF 已经在 GitHub 上开放下载。这本书的内容主要分为四大章节，即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解，以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 开放地址：https://github.com/jacobeis
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