【開發轉演算法系列】這三本書都看過，想簡單推薦一下

近期，一直在斷斷續續的學習NLP知識（有視訊、書及相關文章），這裡給大家分享三本自己看過的，很喜歡的書

理由簡單...

1. 書講的比較系統，知識架構脈絡也相對清晰，能讓自己有一個全面瞭解
2. 每本書都有實操，演算法或模型也都有python程式碼從0到1的具體實現，比較適合像我這種開發出生的吧
3. 三本都是“圖靈程式設計叢書” -- 自己一直偏好這一系列叢書，質量也比較高
4. 深度學習相關的兩本書，有點類似“圖解XXX系列”，自己喜歡
5. 都有中文版本，閱讀和吸收比較快，“敏捷入門”
6. 三本書：機器學習 --> 深度學習 --> 自然語言處理

就這三本...

1. 《機器學習實戰》： 講機器學習演算法的（分類/聚類等等），書裡的很多內容和後期的深度學習是融合的，如貝葉斯概率、SVD奇異值分解、剪枝等，看深度學習的時候，還可以回過來再看相關章節 -- 書內容較多
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2. 《深度學習入門》：整本書就是基於“手寫數字識別“這個case，不斷深入介紹深度學習的，很適合入門，書裡的圖表示例及計算圖原理解析，很形象，容易理解 —— 才260多頁
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3. 《深度學習進階：自然語言處理》：也承接了“手寫數字識別”case（前小半部分），後面循循漸進的講解了RNN,LSTM,Attention機制，書的內容也比較新，相關概念引用的論文涵蓋到18年，中文版是2020年10月份出（原版是日語），算比較新了

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