机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、LSTM+CRF是书中未提及的。

由于github的markdown解析器不支持latex，因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览，也可以直接访问下面给出的博客链接。

Document文件夹下为笔记，Code文件夹下为代码，Data文件夹下为某些代码所使用的数据集，Image文件夹下为笔记部分所用到的图片。

• 感知机（笔记+代码）
• KNN（笔记+代码）
• 朴素贝叶斯（笔记+代码）
• 决策树（笔记+代码）
• 逻辑回归（笔记+代码）
• 最大熵（笔记+代码）
• SVM（笔记+代码）
• AdaBoost（笔记+代码）
• GBDT（笔记+代码）
• EM算法（笔记+代码）
• 隐马尔可夫模型（笔记+代码）
• 条件随机场（笔记）
• 随机森林（笔记+代码）
• XGBoost（笔记）

• LSTM+CRF（笔记）

• 机器学习基础理论
• 神经网络
• 聚类
• 降维算法
• 自然语言处理相关技术（词嵌入、预训练模型等）
• 最优化方法