日拱一卒，功不唐捐。

前言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），就是以电子计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术。这项技术现在已经形成一门专门的边缘性交叉性学科，它涉及语言学、数学和计算机科学，横跨文科、理科和工科三大知识领域。自然语言处理的目的在于建立各种自然语言处理系统，如机器翻译系统、自然语言理解系统、信息自动检索系统

TF-IDF向量会对文档中词项的准确拼写形式进行计数。因此，如果表达相同含义的文本使用词的不同拼写形式或使用不同的词，将会得到完全不同的TF-IDF向量表示。这会使依赖词条计数的搜索引擎和文档相似性的比较变得乱七八糟。...

目录第1章 绪论1.1 引言1.2 关于agent的翻译1.3 人工智能的定义1.4 人工智能的基础1.4.1 数学1.4.2 经济学1.4.3 神经科学1.4.4 认知心理学1.4.5 控制理论与控制论1.5 人工智能的历史1.5.1 人工智能的孕育和诞生1.5.2 人工智能的黄金年代1.5.3 人工智能的第一个冬天1.5.4 人工智能的第一次繁荣1.5.5 人工智能的第二个冬天1.5.6 人工

目录08 线性回归 + 基础优化算法1.线性回归2.基础优化算法3.线性回归的从零开始实现4.线性回归的简洁实现08 线性回归 + 基础优化算法1.线性回归2.基础优化算法3.线性回归的从零开始实现import randomimport torchfrom d2l import torch as d2limport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = .

下面介绍深度学习中常用的函数及其代码实现：1.恒等函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef identity_function(x):return xx = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)y = identity_function(x)plt.plot(x, y)plt.xlabel('x')plt.ylabel

13 丢弃法1.丢弃法2.代码实现# 我们实现dropout_layer函数，该函数以dropout的概率丢弃张量输入x中的元素import torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2limport matplotlib.pyplot as pltimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] =

1.3 基于GMM-HMM算法的语音识别准备数据集数据预处理导入第三方库from python_speech_features import mfccfrom scipy.io import wavfilefrom hmmlearn import hmmimport joblibimport numpy as npimport os定义 生成训练标签 函数# 生成wavdict，key=wavid

目录第1章 什么是深度学习1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.1.1 人工智能1.1.2 机器学习1.1.3 从数据中学习表示1.1.4 深度学习之“深度”1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理1.1.6 深度学习已经取得的进展1.1.7 不要相信短期炒作1.1.8 人工智能的未来1.2 深度学习之前：机器学习简史1.2.1 概率建模1.2.2 早期神经网络1.2.3 核方法1.2.4 决