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主页/A 知识学习区/IT区/07.机器学习人工智能/07.机器学习·人工智能/04 人工智能NLP自然语言处理/1-50/

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00.课程组成和目标.mp4
任务001：自然语言处理训练营.mp4
任务002：训练营介绍课程体系介绍.mp4
任务003： NLP定义以及歧义性.mp4
任务004：案例：机器翻译01.mp4
任务005：案例：机器翻译02.mp4
任务006： NLP的应用场景_【sucai100.cn】.mp4
任务007： NLP的关键技术.mp4
任务008：算法复杂度介绍.mp4
任务009：课后答疑_【sucai100.cn】.mp4
任务010：简单的复杂度的回顾.mp4
任务011：归并排序.mp4
任务012： Master Theorem.mp4
任务013：斐波那契数的时间复杂度.mp4
任务014：斐波那契数的空间复杂度.mp4
任务015：斐波那契数的循环实现_【sucai100.cn】.mp4
任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
任务017：问答系统介绍_【sucai100.cn】.mp4
任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4
任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4
任务020：文本处理的流程.mp4
任务021：分词-前向最大匹配_【sucai100.cn】.mp4
任务022：分词-后向最大匹配.mp4
任务023：分词-考虑语言模型.mp4
任务024：分词-维特比算法.mp4
任务025：拼写错误纠正.mp4
任务026：拼写纠错（2）_【sucai100.cn】.mp4
任务027：拼写纠错（3）.mp4
任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4
任务029：文本的表示_【sucai100.cn】.mp4
任务030：文本的相似度.mp4
任务031：tf-idf 文本表示.mp4
任务032：词向量介绍_【sucai100.cn】.mp4
任务033：学习词向量.mp4
任务034：倒排表_【sucai100.cn】.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
任务036：语言模型介绍.mp4
任务037：Chain Rule和Markov Assumption_【sucai100.cn】.mp4
任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4
任务039：估计语言模型的概率.mp4
任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4
任务041：Add-one Smoothing_【sucai100.cn】.mp4
任务042：Add-K Smoothing.mp4
任务043：Interpolation.mp4
任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp4
任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03_【sucai100.cn】.mp4
任务047：Lesson6直播_【sucai100.cn】.mp4
任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
任务050：03利用语言模型生成句子_【sucai100.cn】.mp4
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