前言 Python 入门系列 ◇ 0. 机器学习-常用术语 0. 机器学习-可学性基础 1. 机器学习入门 2. 模型评估与选择（数据集构建） 3. 线性模型基础 4. 对数几率回归和广义线性模型 5. 线性模型识别手写数字 6. 层层递进，决策树模型 7. ID3, C4.5 和 CART 算法 8. 感知机 9. 神经网络 10. 神经网络进阶○ 自然语言处理○ 0. 自然语言处理初步 0.1. 信息抽取问题 0.2. 命名实体识别 0.3. 情感分析问题 1.1. 文本预处理 1.2 词表示方法 2.1 循环神经网络 2.2 词嵌入 3.1 注意力机制 3.2 Attention 的一些 insight 4.1 HMM 4.2 CRF NLP 任务之事件抽取○ An Effective System for Multi-format 基于事件本体和孪生网络的中文事件抽取