深入探讨机器学习算法的第三章基础

本章将深入探讨机器学习算法基础，着重介绍NLP的算法体系。当前，主流机器学习算法可分为两类：（1）传统的基于统计学的机器学习算法体系；（2）人工神经网络算法体系。在NLP相关任务中，常见算法如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等被广泛应用于文本分类，而k-means方法则用于文本聚类等任务。近年来，对大脑和语言内在机制的了解不断深化，使我们能够从更高的层次观察和认知思维现象，形成了一套人工神经网络算法体系。本章将详细介绍机器学习算法和人工神经网络算法的概念、原理和方法。