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最近发现，NLP(自然语言处理)很适合机器学习入门，适用场景丰富，功能强大，蕴藏着丰富的数学知识；又不至于让人陷入过多的细节，进而怀疑人生。最早看fastText，意外的清晰易懂；随后踏进交叉熵和SVM的泥沼，差点淹死。入门选择格外重要，PRML太墨迹了，陷进数学细节说的就是这本书；上来就看LDA，可能会疯。

word2vec作为优秀的词向量生成工具，自带精炼源码，背后的思想也具备很强的通用性。希望能借这篇文章，详述几个问题：机器学习是什么以及如何解决实际问题、词向量的价值、word2vec的原理，最好还能把损失函数、LR、神经网络和降纬这几个常见概念说清楚；内容皆以我的理解为基础，不一定标准且精确（尽量不跑偏），算一篇入门小总结。