自然语言处理入门（数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系）
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数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系
机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础，基本上我读到自然语言处理的博士，看机器学习顶会有些论文还是如读天书。而现在如果我们只讲，工程实现，有很多开源工具可以使用，你所需要的只是知道这些工具都是干嘛用的就好我不知道为什么，很多中国本科生对机器学习特别特别特别的狂热，但对矩阵，概率论又有着老纸早他妈不想念这门课了，终于过了的思想。我一直觉得，如果你真的矩阵，概率，微积分学的不好，早日勤动手，多编程，对日后找工作很有利！这三不管你学啥，一定不要舍本逐末的放弃了程序员最基础的编程功夫。最后：人工智能就是有多少人工就有多少智能。不要被百度，谷歌等吹牛逼的软文迷惑了双眼。
不是你无法入门自然语言处理（NLP），而是你没
推荐《数学之美》，这个书写得特别科普且生动形象，我相信你不会觉得枯燥。这个我极力推荐，我相信科研的真正原因是因为兴趣，而不是因为功力的一些东西。
接下来说，《统计自然语言处理》这本书，这书实在是太老了，但是也很经典，看不看随意了。
现在自然语言处理都要靠统计学知识，所以我十分十分推荐《统计学习方法》，李航的。李航老师用自己课余时间7年写的，而且有博士生Review的。自然语言处理和机器学习不同，机器学习依靠的更多是严谨的数学知识以及推倒，去创造一个又一个机器学习算法。而自然语言处理是把那些机器学习大牛们创造出来的东西当Tool使用。所以入门也只是需要涉猎而已，把每个模型原理看看，不一定细致到推倒。
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