测评：《深入浅出 Embedding》

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每本书都有属于它的、最适合的读者，为避免大家入坑，我把看过的、感觉还可以的书拿出来做个测评，希望这些书都能找到它的读者。

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前篇：

测评：《图解机器学习算法》

测评：《哈佛概率论公开课》

测评：《机器学习中的数学》

测评：《Effective  Python》

1、万物皆可Embedding，本书貌似是第一本系统、全面的中文 Embedding 技术指南，详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践。

他的写作角度我比较喜欢，以Embedding 为焦点和切入口把GPT、BERT、XLNet等预训练模型串起来了，蛮顺畅的。

2、理论与实践相结合，最大特色是用大量图表来解释原理和逻辑，这样理解理论稍轻松一些。

实战部分，TensorFlow和PyTorch都有用到，没有基础的话阅读本书会有难度。

3、作者在前言部分说：“无须担心没有基础看不懂本书”、“无须担心没有高等数学背景无法看懂、看透本书”，我有点担心。。。

总结：对NLP感兴趣且有一定基础的同学非常值得一读。不是从事这一块的，随意。