2026.1.18总结

今天看了看关于nlp的相关内容，有些深奥看不懂
第一部分：数学与统计基础
这是NLP大厦的地基。你需要掌握：
线性代数是理解神经网络如何工作的钥匙。想象一下，每个词都被表示成一个数字向量，句子就是这些向量的组合。你需要理解向量、矩阵、张量这些概念，就像厨师要了解各种食材一样。重点学习矩阵乘法、特征值分解，这些在后面计算注意力权重时会用到。
概率与统计让你理解语言中的不确定性。人类语言充满了模糊性和多样性——“可能”、“大概”、“似乎”，这些都需要概率来描述。贝叶斯定理尤其重要，它是许多传统NLP方法的理论基础。学习各种概率分布，理解最大似然估计，这些都是模型训练的数学基础。
微积分与优化是模型学习的引擎。梯度下降就像下山找路，通过计算导数找到最快下降方向。你需要理解导数、偏导数、链式法则，这些是反向传播算法的核心。优化算法如Adam、SGD是模型训练的实际工具。
第二部分：编程与数据处理
Python是必备工具，就像作家的笔。你不需要成为Python专家，但必须熟练使用。重点掌握数据处理库：NumPy处理数值计算，Pandas处理表格数据，就像Excel但更强大。Matplotlib和Seaborn用于可视化，能让你“看见”数据和模型表现。
机器学习基础是过渡阶段。用Scikit-learn学习经典算法：逻辑回归做分类，朴素贝叶斯做文本分析，支持向量机做边界划分。重点不是记住公式，而是理解思想：模型如何从数据中学习规律。