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贪心NLP自然语言处理集训营

贪心NLP自然语言处理集训营

课程目录:   0.任务001:贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程.flv 1. 任务002: 训练营介绍 课程体系介绍.flv 2. 任务003: NLP定义以及歧义性.flv 3. 任务004: 案例:机器翻译01.flv 4. 任务005: 案例:机器翻译02.flv 5. 任务00...
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贪心NLP自然语言处理集训营

课程目录:

 

  1. 0.任务001:贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程.flv
  2. 1. 任务002 训练营介绍 课程体系介绍.flv
  3. 2. 任务003 NLP定义以及歧义性.flv
  4. 3. 任务004 案例:机器翻译01.flv
  5. 4. 任务005 案例:机器翻译02.flv
  6. 5. 任务006 NLP的应用场景.flv
  7. 6. 任务007 NLP的关键技术.flv
  8. 7. 任务008 算法复杂度介绍.flv
  9. 9. 任务010 简单的复杂度的回顾.flv
  10. 8. 任务009 课后答疑.flv
  11. 10. 任务011 归并排序.flv
  12. 11. 任务012 Master Theorem.flv
  13. 12. 任务013 斐波那契数的时间复杂度.flv
  14. 13. 任务014 斐波那契数的空间复杂度.flv
  15. 14. 任务015:斐波那契数的循环实现.flv
  16. 15. 任务016 P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.flv
  17. 16. 任务017:问答系统介绍.flv
  18. 17. 任务018Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.flv
  19. 18. 任务019Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.flv
  20. 19. 任务020:文本处理的流程.flv
  21. 20. 任务021:分词-前向最大匹配.flv
  22. 21. 任务022:分词-后向最大匹配.flv
  23. 22. 任务023:分词-考虑语言模型.flv
  24. 23. 任务024:分词-维特比算法.flv
  25. 24. 任务025:拼写错误纠正.flv
  26. 25. 任务026 拼写纠错(2).flv
  27. 26. 任务027:拼写纠错(3).flv
  28. 28. 任务029 文本的表示.flv
  29. 29. 任务030:文本的相似度.flv
  30. 30. 任务031tf-idf 文本表示.flv
  31. 31. 任务032:词向量介绍.flv
  32. 32. 任务033:学习词向量.mp4
  33. 33. 任务034:倒排表.flv
  34. 34. 任务035Noisy Channel Model.flv
  35. 35. 任务036:语言模型介绍.flv
  36. 36. 任务037Chain RuleMarkov Assumption.flv
  37. 37. 任务038Unigram, Bigram, N-gram.flv
  38. 38. 任务039:估计语言模型的概率.flv
  39. 39. 任务040:评估语言模型:Perplexity.flv
  40. 40. 任务041Add-one Smoothing.flv
  41. 41. 任务042Add-K Smoothing.flv
  42. 42. 任务043Interpolation.flv
  43. 43. 任务0442019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.flv
  44. 44. 任务0452019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.flv
  45. 45. 任务0462019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.flv
  46. 46. 任务047Lesson6直播.flv
  47. 47. 任务04801在训练数据里没有见过的怎么处理?.flv
  48. 48. 任务04902Good-Turning Smoothing.flv
  49. 49. 任务05003利用语言模型生成句子.flv
  50. 50. 任务05104专家系统与基于概率统计学习.flv
  51. 51. 任务05205专家系统介绍.flv
  52. 52. 任务05306逻辑推理.flv
  53. 53. 任务05407Case Study 风控.flv
  54. 54. 任务05508一些难题.flv
  55. 55. 任务05609机器学习介绍01.flv
  56. 56. 任务05710机器学习介绍02.flv
  57. 57. 任务05811朴素贝叶斯介绍.flv
  58. 58. 任务05912Case Study 垃圾邮件过滤.flv
  59. 59. 任务060lambda表达式.flv
  60. 60. 任务061map函数的应用.flv
  61. 61. 任务062filter过滤器.flv
  62. 62. 任务063reduce函数.flv
  63. 63. 任务064python三大推导式.flv
  64. 64. 任务065:闭包.flv
  65. 65. 任务066:装饰器一.flv
  66. 66. 任务067:装饰器二.flv
  67. 67. 任务068:初识numpy.flv
  68. 68. 任务069numpy数组的创建.flv
  69. 69. 任务070numpy的矢量化运算.flv
  70. 70. 任务071numpy的花式索引.flv
  71. 71. 任务072numpy数组转置和轴对换.flv
  72. 72. 任务073:条件逻辑转数组.flv
  73. 73. 任务074:数学运算与排序.flv
  74. 74. 任务075numpy文件处理.flv
  75. 75. 任务076:线性代数函数和随机漫步例子.flv
  76. 76. 任务077:词性标注-实战(1).flv
  77. 77. 任务078:词性标注--实战(2).flv
  78. 78. 任务079:词性标注-实战(3).flv
  79. 79. 任务080:词性标注-实战(4).flv
  80. 80. 任务081:词性标注-实战(5).flv
  81. 81. 任务082:初识series类型.flv
  82. 82. 任务083:初识dataframe.flv
  83. 83. 任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.flv
  84. 84. 任务085dataframeseries之间的运算和排序.flv
  85. 85. 任务086:层次化索引.flv
  86. 86. 任务087dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.flv
  87. 87. 任务088pandas读写csv文件.flv
  88. 88. 任务089pandas读取excel文件并画图.flv
  89. 89. 任务090matplotlib可视化及学习方法建议.flv
  90. 90. 任务091:虚拟环境的搭建.flv
  91. 91. 任务092:创建第一个爬虫项目.flv
  92. 92. 任务093:调试运行爬虫程序.flv
  93. 93. 任务09413-scrapy shell调试方法进行元素定位.flv
  94. 94. 任务095:访问首页列表中的url.flv
  95. 95. 任务096:获取帖子标题和内容.flv
  96. 96. 任务097:处理帖子内容中的特殊标签.flv
  97. 97. 任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.flv
  98. 98. 任务099:爬虫的bug调试与修复.flv
  99. 99. 任务100:数据持久化代码开发.mp4
  100. 100. 任务101:数据入库.flv
  101. 101. 任务102importance sample negtive sample nce-01.flv
  102. 102. 任务103importance sample negtive sample nce-02.flv
  103. 103. 任务104importance sample negtive sample nce-03.flv
  104. 104. 任务105:精确率和召回率.flv
  105. 105. 任务106 逻辑回归介绍.flv
  106. 106. 任务107 逻辑回归是线性分类器.flv
  107. 107. 任务108 逻辑回归的目标函数.flv
  108. 108. 任务109 梯度下降法.flv
  109. 109. 任务110 逻辑回归的梯度下降法.flv
  110. 110. 任务111 当线性可分的时候.flv
  111. 111. 任务112 关于面试的话题-01.flv
  112. 112. 任务113 关于面试的话题-02.flv
  113. 113. 任务114 关于面试的话题-03.flv
  114. 114. 任务115 直播-01.flv
  115. 115. 任务116 直播-02.flv
  116. 116. 任务117 直播-03.flv
  117. 117. 任务118 直播-04.flv
  118. 118. 任务119 直播-05.flv
  119. 119. 任务120 直播-06.flv
  120. 120. 任务121 直播-07.flv
  121. 121. 任务122 直播-08.flv
  122. 122. 任务123 直播-09.flv
  123. 123. 任务124 直播-10.flv
  124. 124. 任务125 直播-11.flv
  125. 125. 任务126 当数据线性可分割的时候.flv
  126. 126. 任务127 限制参数变得太大.flv
  127. 127. 任务128 模型复杂度与过拟合.flv
  128. 128. 任务129 怎么避免过拟合.flv
  129. 129. 任务130 正则介绍.flv
  130. 130. 任务131 L1 VS L2.flv
  131. 131. 任务132 review 数据结构串讲-01.flv
  132. 132. 任务133 review 数据结构串讲-02.flv
  133. 133. 任务134 Affective Computing & 情绪识别实战.flv
  134. 134. 任务135 交叉验证(1).flv
  135. 135. 任务136 交叉验证(2).flv
  136. 136. 任务137 正则的作用.flv
  137. 137. 任务138 MLE VS MAP介绍.flv
  138. 138. 任务139 正则的使用.flv
  139. 139. 任务140 交叉验证.flv
  140. 140. 任务141 参数搜索策略.flv
  141. 141. 任务142 高级:正则的灵活应用.flv
  142. 142. 任务143 总结.flv
  143. 143. 任务144 MLEMAP.flv
  144. 144. 任务145 Lasso Regression介绍.flv
  145. 145. 任务146 特征选择技术.flv
  146. 146. 任务147 LASSO介绍.flv
  147. 147. 任务148 Coordinate Descent.flv
  148. 148. 任务149 Coordinate Descent for LASSO.flv
  149. 149. 任务150 其他LASSO Solver.flv
  150. 150. 任务151 变分推断 指数族家族 lda.flv
  151. 151. 任务152 Optimization.flv
  152. 152. 任务153 Optimization is Everywhere.flv
  153. 153. 任务154 Optimization - Categories.flv
  154. 154. 任务155 Convex Optimization-Global vs Local Optimal.flv
  155. 155. 任务156 判断一个函数是凸函数.flv
  156. 156. 任务157 解决一个具体问题1.flv
  157. 157. 任务158 解决一个具体问题2.flv
  158. 158. 任务159 回顾凸函数.flv
  159. 159. 任务160 介绍Set Cover Problem.flv
  160. 160. 任务161 Approach1- Exhaustive Search.flv
  161. 161. 任务162 Approach2-贪心算法.flv
  162. 162. 任务163 Approach3-Optimization.flv
  163. 163. 任务164 总结.flv
  164. 164. 任务165 回顾-逻辑回归的梯度下降法.flv
  165. 165. 任务166 梯度下降法的复杂度.flv
  166. 166. 任务167 梯度下降法的收敛分析.flv
  167. 167. 任务168 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.flv
  168. 168. 任务169 收敛性推导.flv
  169. 169. 任务170 Linear Classifier.flv
  170. 170. 任务171Margin的计算.flv
  171. 171. 任务172SVM的目标函数:Hard constraint.flv
  172. 172. 任务173 SVM的目标函数:Soft constraint.flv
  173. 173. 任务174 Hinge Loss.flv
  174. 174. 任务175 Primal-Dual介绍.flv
  175. 175. 任务176 attention transformer bert-01.flv
  176. 176. 任务177 attention transformer bert-02.flv
  177. 177. 任务178 Capstone项目介绍.flv
  178. 178. 任务179 LinearSVM的缺点.flv
  179. 179. 任务180 数据映射到高维.flv
  180. 180. 任务181 拉格朗日-等号条件处理.flv
  181. 181. 任务182 拉格朗日-不等号条件处理.flv
  182. 182. 任务183 KKT条件.flv
  183. 183. 任务184 SVMKKT条件.flv
  184. 184. 任务185 Primal-Dual介绍.flv
  185. 185. 任务186 SVMDual推导.flv
  186. 186. 任务187 Kernel Trick.flv
  187. 187. 任务188 信息抽取介绍 直播.flv
  188. 188. 任务189 命名实体识别介绍.flv
  189. 189. 任务190 简历分析场景.flv
  190. 190. 任务191 搭建NER分类器.flv
  191. 191. 任务192 方法介绍.flv
  192. 192. 任务193 基于规则的方法.flv
  193. 193. 任务194 投票决策方法.flv
  194. 194. 任务195 特征工程与特征表示01.flv
  195. 195. 任务196 特征工程与特征表示02.flv
  196. 196. 任务197 问答.flv
  197. 197. 任务198 信息抽取介绍.flv
  198. 198. 任务199 Ontological Relation.flv
  199. 199. 任务200 关系抽取方法介绍.flv
  200. 220. 任务221 评估语法树.flv
  201. 221. 任务222 寻找最好的树.flv
  202. 222. 任务223 CNF Form.flv
  203. 223. 任务224 CKY算法.flv
  204. 224. 任务225 时序模型.flv
  205. 225. 任务226 HMM的介绍.flv
  206. 226. 任务227 HMM的应用例子.flv
  207. 227. 任务228 HMM的参数.flv
  208. 228. 任务229 HMM中的Inference问题.flv
  209. 229. 任务230 HMM中的F B算法1.flv
  210. 230. 任务231 HMM中的F B算法2.flv
  211. 231. 任务232 HMM中的F B算法3.flv
  212. 232. 任务233 Data Representation.flv
  213. 233. 任务234 Latent Variable Models.mp4
  214. 200. 任务201 基于规则的方法.flv
  215. 201. 任务202 基于监督学习的方法.flv
  216. 202. 任务203 cnn rnn transformer对比-01.flv
  217. 203. 任务204 cnn rnn transformer对比-02.flv
  218. 204. 任务205 关系抽取.flv
  219. 205. 任务206 bootstrap算法的缺点.flv
  220. 206. 任务207 SnowBall算法.flv
  221. 207. 任务208 生成模板.flv
  222. 208. 任务209 生成tuple与模板评估.flv
  223. 209. 任务210 评估记录+过滤.flv
  224. 210. 任务211 SnowBall总结.flv
  225. 211. 任务212Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.flv
  226. 212. 任务213:实体消歧算法.flv
  227. 213. 任务214Entity Resolution(实体统一).flv
  228. 214. 任务215:实体统一算法.flv
  229. 215. 任务216Co-reference Resolution(指代消解)介绍.flv
  230. 216. 任务217 什么是句法分析.flv
  231. 217. 任务218 句法分析的应用.flv
  232. 218. 任务219 语法.flv
  233. 219. 任务220 PCFG.flv
  234. 234. 任务235 Complete vs Incomplete Case.flv
  235. 235. 任务236 MLE for Complete and Incomplete Case.flv
  236. 236. 任务237 EM Derivation.flv
  237. 237. 任务238 Remarks on EM.flv
  238. 238. 任务239 K-means.flv
  239. 239. 任务240 K-means Cost Function.flv
  240. 240. 任务241 MLE for GMM.flv
  241. 241. 任务244 HMM中的参数.flv
  242. 242. 任务245 Complete vs Incomplete Case.flv
  243. 243. 任务246 Complete Case.flv
  244. 244. 任务247 Incomplete Case.flv
  245. 245. 任务248 EM算法回顾.flv
  246. 246. 任务249 F B算法回顾.flv
  247. 247. 任务250 估计PI.flv
  248. 248. 任务251 估计B.flv
  249. 249. 任务252 估计A.flv
  250. 250. 任务253 公司实际项目串讲-01.flv
  251. 251. 任务254 公司实际项目串讲-02.flv
  252. 252. 任务255 公司实际项目串讲-03.flv
  253. 253. 任务256 有向图与无向图模型.flv
  254. 254. 任务257 生成模型与判别模型.flv
  255. 255. 任务258 Log-Linear Model.flv
  256. 256. 任务259 Log-Linear Model与多元逻辑回归.flv
  257. 257. 任务260 CRF介绍.flv
  258. 258. 任务261 Inference问题.flv
  259. 259. 任务262 参数估计.flv
  260. 260. 任务263 wordvector词向量.flv
  261. 261. 任务264 Global Generation of Distributed Representation.flv
  262. 262. 任务265 How to Learn Word2Vec-Intuition.flv
  263. 263. 任务266 Skip-Gram Model.flv
  264. 264. 任务267 语料库.flv
  265. 265. 任务268 Word2Vec代码.flv
  266. 266. 任务269 训练SkipGram问题.flv
  267. 267. 任务270 SkipGram另一种目标函数构建.flv
  268. 268. 任务271 SkipGramnegative sampling.flv
  269. 269. 任务272 评估词向量.flv
  270. 27. 任务028:停用词过滤,Stemming操作.flv
  271. 270. 任务273 词向量在推荐系统中的应用.flv
  272. 271. 任务274 梯度提升树.flv
  273. 272. 任务275 答疑.flv
  274. 273. 任务276 Word2vec.flv
  275. 274. 任务277 Learning with Subword.flv
  276. 275. 任务278 When subword is needed.flv
  277. 276. 任务279 Learn Embedding from Language Model.flv
  278. 277. 任务280 What are potential solutions.flv
  279. 278. 任务281 Elmo at Glance.flv
  280. 279. 任务282 Category of Word Representation.flv
  281. 280. 任务283 神经网络介绍.flv
  282. 281. 任务284 激活函数.flv
  283. 282. 任务285MLP.flv
  284. 283. 任务286:多层神经网络.flv
  285. 284. 任务287Universal Approximation Theorem.flv
  286. 285. 任务288Biological Inspiration.flv
  287. 286. 任务289:回顾神经网络.flv
  288. 287. 任务290 神经网络的损失函数.flv
  289. 288. 任务291 BP算法的核心流程.flv
  290. 289. 任务292 对输出层的梯度计算.flv
  291. 290. 任务293 对隐含层的梯度计算.flv
  292. 291. 任务294:对参数的梯度计算.flv
  293. 292. 任务295 BP算法的总结.flv
  294. 293. 任务296 gradient checking.flv
  295. 294. 任务297 深度学习与非凸函数.flv
  296. 295. 任务298 深度学习中的Plateau.flv
  297. 296. 任务299 SGD的收敛条件.flv
  298. 297. 任务300 Early Stopping.flv
  299. 298. 任务301 为什么需要递归神经网络?.flv
  300. 299. 任务302 递归神经网络介绍.flv
  301. 300. 任务303 语言模型.flv
  302. 301. 任务304 RNN的深度.mp4
  303. 302. 任务305 梯度爆炸和梯度消失.flv
  304. 303. 任务306 Gradient Clipping.flv
  305. 304. 任务307 LSTM的介绍.flv
  306. 305. 任务308 LSTM的应用.flv
  307. 306. 任务309 Bi-Directional LSTM.flv
  308. 307. 任务310 Gated Recurrent Unit.flv
  309. 308. 任务311 问答系统讲解01.flv
  310. 309. 任务312 问答系统讲解02.flv
  311. 310. 任务313 Representation Learning.flv
  312. 311. 任务314 What makes good representation-01.flv
  313. 312. 任务315 What makes good representation-02.flv
  314. 313. 任务316 What makes good representation-03.flv
  315. 314. 任务317 Why Deep.flv
  316. 315. 任务318 Why Deep Learning Hard to Train.flv
  317. 316. 任务319 Ways to Solve Training.flv
  318. 317. 任务320 Dropout 介绍.flv
  319. 318. 任务321 为什么Dropout防止过拟合现象.flv
  320. 319. 任务322 机器翻译.flv
  321. 320. 任务323 Multimodal Learning.flv
  322. 321. 任务324 Seq2Seq模型.flv
  323. 322. 任务325 Seq2Seq训练介绍.flv
  324. 323. 任务326 Inference Decoding.flv
  325. 324. 任务327 Exhaustic Search.flv
  326. 325. 任务328 Beam Search.flv
  327. 326. 任务329 回顾Multimodal Learning.flv
  328. 327. 任务330 Attention注意力机制介绍.flv
  329. 328. 任务331 看图说话介绍.flv
  330. 329. 任务332 图像识别的注意力机制.flv
  331. 330. 任务333 基于GAN及强化学习的文本生成-01.flv
  332. 331. 任务334 基于GAN及强化学习的文本生成-02.flv
  333. 332. 任务335 回顾Seq2Seq模型.flv
  334. 333. 任务336 Seq2SeqAttention.flv
  335. 334. 任务337 Self-Attention1.flv
  336. 335. 任务338 Self-Attention2.flv
  337. 336. 任务339 深度文本匹配-01.flv
  338. 337. 任务340 深度文本匹配-02.flv
  339. 338. 任务341 回顾Attention.flv
  340. 339. 任务342 RNN LSTM-based models.flv
  341. 340. 任务343 Transformer的结构.flv
  342. 341. 任务344 Each Encoder Block.flv
  343. 342. 任务345 Self-Attention.flv
  344. 343. 任务346 Add Normalize.flv
  345. 344. 任务347 BERT概念.flv
  346. 345. 任务348 回顾Language model.flv
  347. 346. 任务349 masked Language model.flv
  348. 347. 任务350 masked Language model存在的问题.flv
  349. 348. 任务351LSTM.flv
  350. 349. 任务352 BERT训练过程.flv
  351. 350. 任务353PGM领域.flv
  352. 351. 任务354 主题模型.flv
  353. 352. 任务355 回顾不同模型的范畴Model Estimation.flv
  354. 353. 任务356 预测的过程.flv
  355. 354. 任务357 GDSGDAdagrad算法.flv
  356. 355. 任务358 回顾LDA.flv
  357. 356. 任务359 举例说明生成的过程.flv
  358. 357. 任务360 从官方的角度讲解生成的过程.flv
  359. 358. 任务361 α到θi的生成.flv
  360. 359. 任务362 举例说明生成文章.flv
  361. 360. 任务363 gibbs sampler.flv
  362. 361. 任务364 collapsed gibbs sampling-01.flv
  363. 362. 任务365 collapsed gibbs sampling-02.flv
  364. 363. 任务366 collapsed gibbs sampling-03.flv
  365. 364. 任务367 collapsed gibbs sampling-04.flv
  366. 365. 任务368 collapsed gibbs sampling-05.flv
  367. 366. 任务369 推导过程01.flv
  368. 367. 任务370 推导过程02.flv
  369. 368. 任务371 推导过程03.flv
  370. 369. 任务372 Gibbs采样01.flv
  371. 370. 任务373 Gibbs采样02.flv
  372. 371. 任务374 Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.flv
  373. 372. 任务375 Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.flv
  374. 373. 任务376 核函数.flv
  375. 374. 任务377 直播-01.flv
  376. 375. 任务378 直播-02.flv
  377. 376. 任务379 直播-03.flv
  378. 377. 任务380 直播-04.flv
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  380. 379. 任务382 直播-06.flv
  381. 380. 任务383 直播-07.flv
  382. 381. 任务384 直播-01.flv
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  388. 387. 任务390 利用CRF模型做命名实体识别-01.flv
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  393. 392. 任务395 GMM-02.flv
  394. 393. 任务396 GMM-03.flv
  395. 394. 任务397 XLNet-Bert Autoregressive LM.flv
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  397. 396. 任务399 Bert 的目标函数.flv
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