博哥万T资源库（连续6年更新）-精选六区-/【07】计算机与软件社群/【热门IT知识平台】/--00新课/2021/贪心NLP

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主页/【07】计算机与软件社群/【热门IT知识平台】/--00新课/2021/贪心NLP/

资料
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.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.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.mp4
任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
任务017：问答系统介绍.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.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）.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.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.mp4
任务033：学习词向量.mp4
任务034：倒排表.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.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.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.mp4
任务047：Lesson6直播.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.mp4
任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4
任务052：05专家系统介绍.mp4
任务053：06逻辑推理.mp4
任务054：07Case Study 风控.mp4
任务055：08一些难题.mp4
任务056：09机器学习介绍01.mp4
任务057：10机器学习介绍02.mp4
任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
任务060：lambda表达式.mp4
任务061：map函数的应用.mp4
任务062：filter过滤器.mp4
任务063：reduce函数.mp4
任务064：python三大推导式.mp4
任务065：闭包.mp4
任务066：装饰器一.mp4
任务067：装饰器二.mp4
任务068：初识numpy.mp4
任务069：numpy数组的创建.mp4
任务070：numpy的矢量化运算.mp4
任务071：numpy的花式索引.mp4
任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
任务073：条件逻辑转数组.mp4
任务074：数学运算与排序.mp4
任务075：numpy文件处理.mp4
任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp4
任务077：词性标注-实战（1）.mp4
任务078：词性标注--实战（2）.mp4
任务079：词性标注-实战（3）.mp4
任务080：词性标注-实战（4）.mp4
任务081：词性标注-实战（5）.mp4
任务082：初识series类型.mp4
任务083：初识dataframe.mp4
任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4
任务086：层次化索引.mp4
任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
任务088：pandas读写csv文件.mp4
任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4
任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
任务091：虚拟环境的搭建.mp4
任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
任务093：调试运行爬虫程序.mp4
任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
任务095：访问首页列表中的url .mp4
任务096：获取帖子标题和内容.mp4
任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4
任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
任务100：数据持久化代码开发.mp4
任务101：数据入库.mp4
任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
任务105：精确率和召回率.mp4
任务106：逻辑回归介绍.mp4
任务107：逻辑回归是线性分类器.mp4
任务108：逻辑回归的目标函数.mp4
任务109：梯度下降法.mp4
任务110：逻辑回归的梯度下降法.mp4
任务111：当线性可分的时候.mp4
任务112：关于面试的话题-01.mp4
任务113：关于面试的话题-02.mp4
任务114：关于面试的话题-03.mp4
任务115：直播-01.mp4
任务116：直播-02.mp4
任务117：直播-03.mp4
任务118：直播-04.mp4
任务119：直播-05.mp4
任务120：直播-06.mp4
任务121：直播-07.mp4
任务122：直播-08.mp4
任务123：直播-09.mp4
任务124：直播-10.mp4
任务125：直播-11.mp4
任务126：当数据线性可分割的时候.mp4
任务127：限制参数变得太大.mp4
任务128：模型复杂度与过拟合.mp4
任务129：怎么避免过拟合.mp4
任务130：正则介绍.mp4
任务131： L1 VS L2.mp4
任务132： review 数据结构串讲-01.mp4
任务133： review 数据结构串讲-02.mp4
任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
任务135：交叉验证（1）.mp4
任务136：交叉验证（2）.mp4
任务137：正则的作用.mp4
任务138： MLE VS MAP介绍.mp4
任务139：正则的使用.mp4
任务140：交叉验证.mp4
任务141：参数搜索策略.mp4
任务142：高级：正则的灵活应用.mp4
任务143：总结.mp4
任务144： MLE与MAP.mp4
任务145： Lasso Regression介绍.mp4
任务146：特征选择技术.mp4
任务147： LASSO介绍.mp4
任务148： Coordinate Descent.mp4
任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4
任务150：其他LASSO Solver.mp4
任务151：变分推断指数族家族 lda.mp4
任务152： Optimization.mp4
任务153： Optimization is Everywhere.mp4
任务154： Optimization - Categories.mp4
任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
任务156：判断一个函数是凸函数.mp4
任务157：解决一个具体问题1.mp4
任务158：解决一个具体问题2.mp4
任务159：回顾凸函数.mp4
任务160：介绍Set Cover Problem.mp4
任务161： Approach1- Exhaustive Search.mp4
任务162： Approach2-贪心算法.mp4
任务163： Approach3-Optimization.mp4
任务164：总结.mp4
任务165：回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
任务166：梯度下降法的复杂度.mp4
任务167：梯度下降法的收敛分析.mp4
任务168：凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
任务169：收敛性推导.mp4
任务170： Linear Classifier.mp4
任务171：Margin的计算.mp4
任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.mp4
任务174： Hinge Loss.mp4
任务175： Primal-Dual介绍.mp4
任务176： attention transformer bert-01.mp4
任务177： attention transformer bert-02.mp4
任务178： Capstone项目介绍.mp4
任务179： LinearSVM的缺点.mp4
任务180：数据映射到高维.mp4
任务181：拉格朗日-等号条件处理.mp4
任务182：拉格朗日-不等号条件处理.mp4
任务183： KKT条件.mp4
任务184： SVM的KKT条件.mp4
任务185： Primal-Dual介绍.mp4
任务186： SVM的Dual推导.mp4
任务187： Kernel Trick.mp4
任务188：信息抽取介绍直播.mp4
任务189：命名实体识别介绍.mp4
任务190：简历分析场景.mp4
任务191：搭建NER分类器.mp4
任务192：方法介绍.mp4
任务193：基于规则的方法.mp4
任务194：投票决策方法.mp4
任务195：特征工程与特征表示01.mp4
任务196：特征工程与特征表示02.mp4
任务197：问答.mp4
任务198：信息抽取介绍.mp4
任务199： Ontological Relation.mp4
任务200：关系抽取方法介绍.mp4
任务201：基于规则的方法.mp4
任务202：基于监督学习的方法.mp4
任务203： cnn rnn transformer对比-01.mp4
任务204： cnn rnn transformer对比-02.mp4
任务205：关系抽取.mp4
任务206： bootstrap算法的缺点.mp4
任务207： SnowBall算法.mp4
任务208：生成模板.mp4
任务209：生成tuple与模板评估.mp4
任务210：评估记录+过滤.mp4
任务211： SnowBall总结.mp4
任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
任务213：实体消歧算法.mp4
任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4
任务215：实体统一算法.mp4
任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
任务217：什么是句法分析.mp4
任务218：句法分析的应用.mp4
任务219：语法.mp4
任务220： PCFG.mp4
任务221：评估语法树.mp4
任务222：寻找最好的树.mp4
任务223： CNF Form.mp4
任务224： CKY算法.mp4
任务225：时序模型.mp4
任务226： HMM的介绍.mp4
任务227： HMM的应用例子.mp4
任务228： HMM的参数.mp4
任务229： HMM中的Inference问题.mp4
任务230： HMM中的F B算法1.mp4
任务231： HMM中的F B算法2.mp4
任务232： HMM中的F B算法3.mp4
任务233： Data Representation.mp4
任务234： Latent Variable Models.mp4
任务235： Complete vs Incomplete Case.mp4
任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
任务237： EM Derivation.mp4
任务238： Remarks on EM.mp4
任务239： K-means.mp4
任务240： K-means Cost Function.mp4
任务241： MLE for GMM.mp4
任务242：模拟面试(mp3)-01.mp3
任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3
任务244： HMM中的参数.mp4
任务245： Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246： Complete Case.mp4
任务247： Incomplete Case.mp4
任务248： EM算法回顾.mp4
任务249： F B算法回顾.mp4
任务250：估计PI.mp4
任务251：估计B.mp4
任务252：估计A.mp4
任务253：公司实际项目串讲-01.mp4
任务254：公司实际项目串讲-02.mp4
任务255：公司实际项目串讲-03.mp4
任务256：有向图与无向图模型.mp4
任务257：生成模型与判别模型.mp4
任务258： Log-Linear Model.mp4
任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
任务260： CRF介绍.mp4
任务261： Inference问题.mp4
任务262：参数估计.mp4
任务263： wordvector词向量.mp4
任务264： Global Generation of Distributed Representation.mp4
任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
任务266： Skip-Gram Model.mp4
任务267：语料库.mp4
任务268： Word2Vec代码.mp4
任务269：训练SkipGram问题.mp4
任务270： SkipGram另一种目标函数构建.mp4
任务271： SkipGram的negative sampling.mp4
任务272：评估词向量.mp4
任务273：词向量在推荐系统中的应用.mp4
任务274：梯度提升树.mp4
任务275：答疑.mp4
任务276： Word2vec.mp4
任务277： Learning with Subword.mp4
任务278： When subword is needed.mp4
任务279： Learn Embedding from Language Model.mp4
任务280： What are potential solutions.mp4
任务281： Elmo at Glance.mp4
任务282： Category of Word Representation.mp4
任务283：神经网络介绍.mp4
任务284：激活函数.mp4
任务285：MLP.mp4
任务286：多层神经网络.mp4
任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
任务288：Biological Inspiration.mp4
任务289：回顾神经网络.mp4
任务290：神经网络的损失函数.mp4
任务291： BP算法的核心流程.mp4
任务292：对输出层的梯度计算.mp4
任务293：对隐含层的梯度计算.mp4
任务294：对参数的梯度计算.mp4
任务295：对BP算法的总结.mp4
任务296： gradient checking.mp4
任务297：深度学习与非凸函数.mp4
任务298：深度学习中的Plateau.mp4
任务299： SGD的收敛条件.mp4
任务300： Early Stopping.mp4
任务301：为什么需要递归神经网络？.mp4
任务302：递归神经网络介绍.mp4
任务303：语言模型.mp4
任务304： RNN的深度.mp4
任务305：梯度爆炸和梯度消失.mp4
任务306： Gradient Clipping.mp4
任务307： LSTM的介绍.mp4
任务308： LSTM的应用.mp4
任务309： Bi-Directional LSTM.mp4
任务310： Gated Recurrent Unit.mp4
任务311：问答系统讲解01.mp4
任务312：问答系统讲解02.mp4
任务313： Representation Learning.mp4
任务314： What makes good representation-01.mp4
任务315： What makes good representation-02.mp4
任务316： What makes good representation-03.mp4
任务317： Why Deep.mp4
任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp4
任务319： Ways to Solve Training.mp4
任务320： Dropout 介绍.mp4
任务321：为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
任务322：机器翻译.mp4
任务323： Multimodal Learning.mp4
任务324： Seq2Seq模型.mp4
任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4
任务326： Inference Decoding.mp4
任务327： Exhaustic Search.mp4
任务328： Beam Search.mp4
任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
任务330： Attention注意力机制介绍.mp4
任务331：看图说话介绍.mp4
任务332：图像识别的注意力机制.mp4
任务333：基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
任务334：基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
任务336： Seq2Seq的Attention.mp4
任务337： Self-Attention1.mp4
任务338： Self-Attention2.mp4
任务339：深度文本匹配-01.mp4
任务340：深度文本匹配-02.mp4
任务341：回顾Attention.mp4
任务342： RNN LSTM-based models.mp4
任务343： Transformer的结构.mp4
任务344： Each Encoder Block.mp4
任务345： Self-Attention.mp4
任务346： Add Normalize.mp4
任务347： BERT概念.mp4
任务348：回顾Language model.mp4
任务349： masked Language model.mp4
任务350： masked Language model存在的问题.mp4
任务351：LSTM.mp4
任务352： BERT训练过程.mp4
任务353：PGM领域.mp4
任务354：主题模型.mp4
任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
任务356：预测的过程.mp4
任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp4
任务358：回顾LDA.mp4
任务359：举例说明生成的过程.mp4
任务360：从官方的角度讲解生成的过程.mp4
任务361： α到θi的生成.mp4
任务362：举例说明生成文章.mp4
任务363： gibbs sampler.mp4
任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp4
任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp4
任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4
任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4
任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp4
任务369：推导过程01.mp4
任务370：推导过程02.mp4
任务371：推导过程03.mp4
任务372： Gibbs采样01.mp4
任务373： Gibbs采样02.mp4
任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
任务376：核函数.mp4
任务377：直播-01.mp4
任务378：直播-02.mp4
任务379：直播-03.mp4
任务380：直播-04.mp4
任务381：直播-05.mp4
任务382：直播-06.mp4
任务383：直播-07.mp4
任务384：直播-01.mp4
任务385：直播-02.mp4
任务386：直播-03.mp4
任务387：直播-04.mp4
任务388：直播-05.mp4
任务389：直播-06.mp4
任务390：利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
任务391：利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
任务392：基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
任务393：基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
任务394： GMM-01.mp4
任务395： GMM-02.mp4
任务396： GMM-03.mp4
任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
任务398：改进思路.mp4
任务399： Bert 的目标函数.mp4
任务400： permutation.mp4
任务401：pytorch实现skip-gram.mp4
任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.mp4
任务404：直播-01.mp4
任务405：直播-02.mp4
任务406：直播-03.mp4
任务407：直播-04.mp4

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