线性分类模型和向量矩阵求导

I remember when I studied algebra for the first time, I had this weird urge of representing these alphabets into words. I had a few scribbles of random alphabets being used as numbers and then just playing around.

我记得当我第一次学习代数时，我有把这些字母表示成单词的怪异冲动。我把随机字母的一些涂鸦用作数字，然后随便玩耍。

Well, as it turns out, when I studied information theory and then word vectors, I was like “I knew it!!!”

好吧，事实证明，当我学习信息理论然后研究词向量时，我就像“我知道！！！”

One of the fundamentals of computer science is representing your knowledge in the form of numbers and even better — with a combination of 0s and 1s. Machine Learning models are no exceptions and hence, converting texts to numeric representations (or like my professor would call it — proxies) is of the building blocks of any kind of text analytics task.

计算机科学的基本原理之一是用数字甚至更好的数字来表示您的知识-结合使用0和1。机器学习模型也不例外，因此，将文本转换为数字表示形式(或像我的教授称为“代理”一样)是任何类型的文本分析任务的基础。

NLP代表知识的哲学 (The Philosophy of Representing Knowledge for NLP)

There are two primary sources of human knowledge for comprehending human language:

用于理解人类语言的人类知识有两个主要来源：

The dictionary
词典
The information we gather from reading books and artifacts
我们从阅读书籍和人工制品中收集的信息

I would call the dictionary a structured learning artifact designed to aid natural human learning while knowledge gathered from reading books is a sort of unstructured and even unforeseen process. These are two key approaches to understanding natural language which has been systematically attempted to digitize for an artificial being to learn (I mean the computer

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