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拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学 乌云 。 门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习。 详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估。 结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用。 通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践。 提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好。 免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源。 门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学 乌云 ，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。 通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。 内容丰富：
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资深算法工程师多年NLP与大语言模型实践经验总结以NLP核心任务为主线，系统梳理技术演进脉络与应用全面展示从NLP词嵌入到Transformer架构的完整技术演进脉络围绕NLP的核心模型，详解其各类典型任务的实现原理与技术要点从基本原理、数学推导和代码实践三个维度展开讲解，知识体系完整详解多个NLP经典模型的原理与演化，并深入探讨大语言模型的实际应用通过50个完整的Python代码实践案例，助力读者进行高效实践本书五大特色：涵盖技术演进的完整脉络：系统梳理从N-gram、词袋模型到Transformer架构的技术迭代，既包含词嵌入、句法解析等传统方法，又详解BERT和GPT等大语言模型的预训练范式与自注意力机制，兼顾知识深度与体系完整性。详解分层递进的知识架构：以词向量、依存句法分析为认知起点，从循环神经网络和长短期记忆网络时序建模过渡到Transformer架构
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