今天只给大家介绍我的朋友忆臻，我是在知乎认识他的，解答了我不少问题，他目前在哈工大SCIR实验室读NLP方向博士，一直热心回答问题，知乎粉丝达到3万多人！

忆臻创建的公众号【机器学习算法与自然语言处理】，该号记录他一直学习以来的笔记总结，干货满满。他的公众号在自然语言处理方向排名第一，机器学习算法方向排名第一，至今写了260多篇高质量原创文章，有28万的粉丝！该平台也成为国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台！

下面我们来看该号的介绍！

国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台。

28W+NLPer聚集地！

专注于思维、技术、经验分享交流！

既讲原创深度技术、又不失通俗易懂。

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下面列举一些忆臻总结的干货贴！！

历史精选文章链接

所有文章：

1.《换个角度“聊”线性代数（一）》

2.《形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？》

3.《通俗理解神经网络BP反向传播算法》

4.《为什么梯度反方向是函数下降最快的方向？》

5.《浅析神经网络为什么能够无限逼近任意连续函数？》

6.《浅析感知机（一）--模型与学习策略》

7.《浅析感知机（二）--学习算法及python代码剖析》

8.《《浅析感知机（三）--收敛性证明与对偶形式以及python代码讲解》》

9.《详解梯度下降法的三种形式BGD,SGD以及MBGD》

10.《一文搞懂k近邻（k-NN）算法（一）》

11.《完结篇|一文搞定k近邻算法（k-NN）算法（二）》

12.《通俗详解softmax函数及其求导过程》

13.《大白话解释模型产生过拟合的原因》

14.《通俗讲解平方损失函数平方形式的数学解释？》

15.《带你搞懂朴素贝叶斯分类算法》

16.《理解朴素贝叶斯算法中的拉普拉斯平滑》

17.《朴素贝叶斯分类实例-单词纠正问题》

18.《谈谈准确率（P值）、召回率（R值）及F值》

19.《浅析神经网络中一点优化知识》

20.《可视图讲解神经元w,b参数的作用》

21.《聊聊传统算法系统和机器学习系统的一点不同》

22.《通俗理解信息熵》

23.《通俗理解条件熵》

24.《通俗理解决策树算法中信息增益的》

25.《深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想》

26.《深入浅出理解决策树算法（二）-ID3算法与C4.5算法》

27.《句法分析（syntactic parsing）在NLP领域的应用是怎样的？》

28.《隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题》

29.《隐马尔科夫模型-前向算法》

30.《机器学习中向量化编程总结记录》

31.《目录传输命令scp》

32.《干货|如何处理不均衡数据？》

33.《10分钟入门pytorch(0)》

34.《10分钟快速入门PyTorch(1)》

35.《干货|10分钟入门PyTorch(2)~附源码》

36.《强烈推荐|一个非常好的依存句法可视化工具》

37.《深度学习的梯度消失问题》

38.《干货|李宏毅ML课程[1]Learning Map》

39.《logistic函数和softmax函数》

40.《GAN的数学原理》

41.《最优化问题的简介介绍是什么？》

42.《为什么要对数据进行归一化处理？》

43.《依存句法分析的任务以及形式化定义》

44.《干货|PyTorch中如何使用tensorboard可视化》

45.《花式解释AutoEncoder与VAE》

46.《哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）招收2018年秋季入学研究生》

47.《干货|最详尽的神经网络基础》

48.《国内大陆部分NLP团队》

49.《机器学习常见算法分类汇总》

50.《梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD》

51.《评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布保持一致》

52.《为什么梯度的方向与等高线切线方向垂直？》

53.《自然语言处理中的Attention Model：是什么以及为什么[一]》

54.《自然语言处理中的Attention Model：是什么以及为什么[二]》

55.《干货|SVM（一）·最全面的感知机总结》

56.《干货|非常详细的神经网络入门解释》

57.《干货|非常通俗的朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）》

58.《【西瓜书】周志华《机器学习》学习笔记与习题探讨（一）》

59.《自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作》

60.《重磅|手把手教你从零编写操作系统》

61.《最大似然估计与最小二乘法的一点浅见》

62.《seq2seq中的beam search算法过程》

63.《深入浅出讲解语言模型》

64.《干货|通俗讲解高斯过程回归》

65.《干货笔记|NLP Coursera By Michael Collins - Week1》

66.《干货笔记|Attentive Sequence to Sequence Networks》

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