最近在知乎上看到了一个机器学习的相关学习流程，觉得很有道理，所以，后面的blog我将开始具体的分享一些机器学习的学习笔记。目前已经更新的blog有：

数据篇：

  1. 关于中英文语料的获取途径总结

基础总结篇

  1. 机器学习中的相似性度量
  2. 机器学习中的损失函数总结
  3. pearson相关系数与spearman相关系数
  4. 机器学习中error（误差），bias（偏差）与varience（方差）有什么区别与联系？

模型篇

  1. 感知器
  2. 回归
  3. 自然语言处理-统计语言模型（数学之美）
  4. 隐含马尔科夫模型（数学之美）
  5. 简单的神经元模型
  6. bert模型代码介绍
  7. 论文阅读-Transformer Layers as Painters-CSDN博客

工具篇

  1. 爬虫程序
  2. tensorflow相关基础总结
  3. pandas总结
  4. conda命令总结
  5. 如何将pyspark的rdd数据类型转化为DataFrame
  6. tensorflow serving服务器安装过程总结

译文

  1. 分布式的句子和文件表示

深度学习

  1. RNN与LSTM网络简述
  2. LSTM变种-GRU网络结构
  3. RNN-Encoder Decoder架构中引入的注意力机制
  4. 怎样生成一个好的词向量
  5. 语言模型简介
  6. Encoder-Decoder 预训练
  7. 基于LSTM的seq2seq模型介绍以及相应的改进
  8. 高效的文本分类
  9. LSTM模型的两种分解技巧
  10.  tensorflow中关于BahdanauAttention以及LuongAttention实现细节
  11. SRU介绍
  12. Normalization Technique总结
  13. grid lstm模型简介
  14. 关于transformer模型总结（源码）
  15. 关于RNN相关模型-tensorflow源码理解
  16. 论文总结：Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing
  17. Post-Training有多重要？一文带你了解全部细节_post train-CSDN博客
  18. 预训练技巧：在训练末尾对领域数据上采样-CSDN博客
  19. 随着Batch size增加，最佳learning rate如何选择？

多模态

    1. llava-vl系列模型介绍

    2. MM1模型介绍

    3. MiniCPM-V模型介绍

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# 机器学习 # nlp # tensorflow
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