【A0517】[java视频教程]greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程 35GB

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! l" Q0 U2 B' {* RJava视频教程详情描述：
0 h# w: n% \+ u% qA0517《greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程》greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程

Java视频教程目录：

1 u3 U+ h% l' U: l7 a6 Q任务020：文本处理的流程.mp4
' I8 Z" E" E( y9 c9 O6 v任务021：分词-前向最大匹配.mp4
任务022：分词-后向最大匹配.mp4
% a. X( h! Q; p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
+ U  L/ `; T- f任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4
任务029：文本的表示.mp4
9 f- b9 A; }& ^+ k任务030：文本的相似度.mp4
任务031：tf-idf 文本表示.mp4
0 ~, @  r0 _9 U6 j3 i2 g任务032：词向量介绍.mp4
- v2 y: ^, z$ k任务033：学习词向量.mp4
  h6 }4 {+ Y* {2 z9 D6 S4 G任务034：倒排表.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
任务036：语言模型介绍.mp4
' C! r: z% d8 m/ ]" Y2 ^, n任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4
/ z9 f9 |/ b  C7 _/ t6 n$ ^& a* w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
( N2 t' x( `8 R4 L任务041：Add-one Smoothing.mp4
任务042：Add-K Smoothing.mp4
% V" T8 Y0 d) S0 C! J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
+ P% A5 Z5 f6 Z* R( O6 q7 ?$ c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
6 p* B6 ~# |# a7 @% ]$ X任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4
7 O4 g6 H* Y2 ]任务052：05专家系统介绍.mp4
任务053：06逻辑推理.mp4
& y' e# S3 n0 \. f任务054：07Case Study 风控.mp4
3 r, `" N  h' G- j. M任务055：08一些难题.mp4
任务056：09机器学习介绍01.mp4
3 V1 g& \) ?% g4 R. f8 x; {) C8 j3 Y/ N任务057：10机器学习介绍02.mp4
1 l+ P! k, i9 \' K! d) ]任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
% Z0 ^2 l* l, @6 }) \3 w任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
" F4 X) ^7 r( w任务060：lambda表达式.mp4
* _, Y8 m; G, L; w# D/ O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
" M/ c) G) b( Q1 _( _0 W: o任务065：闭包.mp4
1 F  Q6 e  T0 Z# d任务066：装饰器一.mp4
. k8 ~' ?! Z" [  x) }. ^任务067：装饰器二.mp4
% {( ^' L& e4 ?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
/ C+ h5 G9 R6 ~8 S. K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
( n4 l3 X6 q1 e2 ]& s: C/ V任务074：数学运算与排序.mp4
" [9 `0 b; o% ?) e9 ]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
" c- r1 O; k4 b$ B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
. U! u8 j) V* w  U& K9 ]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
' b% h5 T) ~: Q% T* @" ^任务083：初识dataframe.mp4
任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
7 K+ n: }$ x/ e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
6 M. c. e- Y3 f% S( D* C任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4
2 N& h# H) r4 y* [任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
+ D& U& X5 e7 w0 x$ @5 ^任务091：虚拟环境的搭建.mp4
# y' d- c3 N4 s1 W7 i4 s任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
6 g% Z4 T( Z# `- X) F3 K- C任务093：调试运行爬虫程序.mp4
) j* m8 n( y; B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
$ u5 Z8 ]! F0 ]- E6 }0 E9 m任务096：获取帖子标题和内容.mp4
3 u. J& `  ]4 \9 \6 b6 p: Z5 E: x# [3 P  c任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4
7 g* w  `4 \0 e3 \( Q' _+ }* q任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
  W4 m1 ]2 |) x; k4 n任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
/ M9 X3 U4 ?2 `2 w3 {任务100：数据持久化代码开发.mp4
4 k) K7 D  B* Z$ t. j8 @任务101：数据入库.mp4
任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
4 h$ `& M+ B- X6 o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
0 Q4 J* d2 ~6 Y0 O# j! ~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
' t, y1 K8 Y- j: i* z, T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
. \% O- y# `8 ]1 D7 |/ C任务116：直播-02.mp4
任务117：直播-03.mp4
! T$ Z  i" h1 _8 I$ X8 i, n任务118：直播-04.mp4
' Z+ h- K5 ]8 c8 P% i% x任务119：直播-05.mp4
任务120：直播-06.mp4
4 B' }2 G: e8 L, X, ?8 P, R任务121：直播-07.mp4
任务122：直播-08.mp4
任务123：直播-09.mp4
- O4 n0 W' W* T8 q任务124：直播-10.mp4
1 G9 k+ a6 Q/ f3 A5 _任务125：直播-11.mp4
7 b" q7 y/ ]! y- Q' f) E! Q0 R任务126：当数据线性可分割的时候.mp4
4 _  O/ g4 a! k3 S$ B0 u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
+ U/ c& I5 @# y! }  E* I$ |任务129：怎么避免过拟合.mp4
9 s9 \" ^1 O& W6 A任务130：正则介绍.mp4
' [) {! m. N( N* M4 x8 G任务131：L1 VS L2.mp4
: a0 ^2 ?. K0 m8 y% v任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
! n! |; ]$ T1 g8 G+ e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
+ R4 ]+ m  G. {; U任务137：正则的作用.mp4
. ]) v4 N' C: D* C7 |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
% z: }9 N' [0 m  [任务141：参数搜索策略.mp4
任务142：高级：正则的灵活应用.mp4
# g# I) f' ^9 _) T* J任务143：总结.mp4
# h" l* j$ _( j任务144：MLE与MAP.mp4
* ]" V8 n. F: J3 Y8 o0 F+ }任务145：Lasso Regression介绍.mp4
任务146：特征选择技术.mp4
/ C# E( F# _* F1 k9 Z# D- J  x任务147：LASSO介绍.mp4
; n3 C* P9 n; W2 v6 l- t1 K任务148：Coordinate Descent.mp4
任务149：Coordinate Descent for LASSO.mp4
1 B" G) l  t' j6 |7 O- v2 b& t: O+ K/ }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
0 u' {+ Z  Q# a9 @5 H: v任务153：Optimization is Everywhere.mp4
任务154：Optimization - Categories.mp4
7 j; F  S, A2 V" a! d0 [4 s任务155：Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
' Y  p* V& D) X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
1 [7 j( [, K* r9 U任务158：解决一个具体问题2.mp4
# G* R5 q8 q5 a" G  l任务159：回顾凸函数.mp4
% @' v. _5 Y3 M1 t+ u任务160：介绍Set Cover Problem.mp4
" |6 \% d" {% _$ q' x任务161：Approach1- Exhaustive Search.mp4
- \2 G- x# C2 _) G0 x6 ]/ R9 t* R任务162：Approach2-贪心算法.mp4
0 g4 [; K) p/ a1 t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
& B- {* i6 V8 l4 ~: [" ]任务167：梯度下降法的收敛分析.mp4
& z4 _: D; L  h& k任务168：凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
任务169：收敛性推导.mp4
9 u' s0 I% x1 U5 J' ]7 D6 e" A# {" }任务170：Linear Classifier.mp4
任务171：Margin的计算.mp4
. \% Y3 F2 E: h9 }$ K* y任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
任务173：SVM的目标函数：Soft constraint.mp4
6 u- k, B: x" p- {任务174：Hinge Loss.mp4
任务175：Primal-Dual介绍.mp4
任务176：attention transformer bert-01.mp4
5 {+ x/ B% V" T/ O# A" G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
0 \; x, Z4 V$ {& r7 u7 A; V8 B/ U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
" O, g* S6 R7 A' }* b1 d( w任务182：拉格朗日-不等号条件处理.mp4
7 K( A( b0 j; [$ ~: Y任务183：KKT条件.mp4
任务184：SVM的KKT条件.mp4
任务185：Primal-Dual介绍.mp4
( o- A+ j1 h. n任务186：SVM的Dual推导.mp4
) y2 d9 O" Z1 F* A; _* W' q; R+ [( F( m任务187：Kernel Trick.mp4
! T' ^0 C- R5 G5 J, o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
# A: x2 t# |5 `% b6 [任务192：方法介绍.mp4
, v) ?& p: J8 X任务193：基于规则的方法.mp4
) a6 j& [& [& K6 o) C任务194：投票决策方法.mp4
+ p. ?% n: J6 T, U1 m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
/ W+ u' g+ B5 H$ c9 K$ `4 |8 C任务201：基于规则的方法.mp4
任务202：基于监督学习的方法.mp4
- g; G5 ]" N  u+ w# |, F! K任务203：cnn rnn transformer对比-01.mp4
任务204：cnn rnn transformer对比-02.mp4
( s: M* r3 |; h8 N( k9 q+ _任务205：关系抽取.mp4
1 e' l, g' A4 V( r5 V  g: s, ^任务206：bootstrap算法的缺点.mp4
; o" Y) l9 p: c" E* w  T任务207：SnowBall算法.mp4
任务208：生成模板.mp4
5 k3 f9 }1 [; p$ F, w- i7 p: O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
! Q$ q2 g0 }5 |% D" f$ U* C+ X- g任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
任务213：实体消歧算法.mp4
+ n0 @. ^7 P/ X/ E: z" Y) p" T任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4
' ]  V; o6 r* \1 B4 \) |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
+ r) Z/ t! S9 m( ^% h1 R+ J" K7 }任务219：语法.mp4
+ e; I5 `; D7 y' H, A任务220：PCFG.mp4
6 d9 b3 G  ?+ h# W任务221：评估语法树.mp4
& F. z' l% B1 D4 K! S: }6 E- H2 J+ O任务222：寻找最好的树.mp4
任务223：CNF Form.mp4
8 v/ f1 s1 p) q6 }- a. L9 E任务224：CKY算法.mp4
8 S+ X0 T6 I9 [, ?) |任务225：时序模型.mp4
6 A9 n( l$ W  u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
4 I% Y, g/ O: A  G6 j: N' p% u任务229：HMM中的Inference问题.mp4
8 o% Z+ b6 k; n% v8 F4 `6 U  T; A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
/ q4 W# T* F$ `) H. V7 \任务236：MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
4 `% |( I# z7 G6 ?, p任务237：EM Derivation.mp4
2 a1 l- O) X" L4 R5 i. S' A任务238：Remarks on EM.mp4
, y, n6 I% f" q+ V. j4 t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  _/ n; K, l9 K, a
任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3
任务244：HMM中的参数.mp4
: S1 a2 M4 J: [8 b2 n+ e任务245：Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246：Complete Case.mp4
6 ]! b( {: Z$ K# z任务247：Incomplete Case.mp4
" J5 z, |4 K' A5 Z2 c任务248：EM算法回顾.mp4
% e9 c) w/ n- ]6 \' G- F任务249：F B算法回顾.mp4
" s" K. \5 E! [$ ^% m& Z# h任务250：估计PI.mp4
) G" R! m/ j3 T3 M任务251：估计B.mp4
$ y1 Y3 t& k' l& m; C任务252：估计A.mp4
# y1 _3 {7 `- v& u/ [: M  [任务253：公司实际项目串讲-01.mp4
0 G0 }  `2 ^; F, J% N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
2 C) d! @% U6 j任务256：有向图与无向图模型.mp4
' \7 Q4 S$ ^7 @) W% n$ w3 X任务257：生成模型与判别模型.mp4
任务258：Log-Linear Model.mp4
, C& Z% T; Z% W+ q( R任务259：Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
' G( h$ V; c/ u2 q( M7 z- H; t任务260：CRF介绍.mp4
( f$ T' D- u( o7 x3 s" H任务261：Inference问题.mp4
任务262：参数估计.mp4
. u" K( |# m; O1 u! }; k任务263：wordvector词向量.mp4
任务264：Global Generation of Distributed Representation.mp4
1 m/ {+ J! R$ j/ l7 n0 ]任务265：How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
5 ^4 a' ^+ C1 y# F) }8 |5 V; `$ ^# L  H任务266：Skip-Gram Model.mp4
任务267：语料库.mp4
任务268：Word2Vec代码.mp4
: I7 P' {# V* j! ?8 v8 M任务269：训练SkipGram问题.mp4
+ ]+ h& Y& c* d7 B( _: b任务270：SkipGram另一种目标函数构建.mp4
( q2 L5 ^) L# a, S) M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
) W' e( X' V5 ~7 _- y, {- Y" u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
2 o& F7 F. w  L$ b: ]' u7 {8 c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
" `" ?0 E& @3 D$ F% R任务286：多层神经网络.mp4
任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
" v) L4 b9 Y/ d# H' ?5 n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
& J1 q1 S8 q1 Z- {! ]! W任务291：BP算法的核心流程.mp4
5 S' y2 M: `' |/ ?  l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
0 F; o7 C7 v5 b, f3 G7 L: X  z4 G任务295：对BP算法的总结.mp4
& t- w' G  m9 [7 g' y  a/ }, R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
% c; E8 T! h1 W' V$ w" F: s任务299：SGD的收敛条件.mp4
2 y9 o0 Z7 F6 i2 d. t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
5 Y' S8 J2 A0 g& _" |, B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
/ K; ~, x+ A; y( e任务314：What makes good representation-01.mp4
任务315：What makes good representation-02.mp4
6 F0 {3 Y/ p! |1 y$ u- }3 t任务316：What makes good representation-03.mp4
1 ~8 ~: a9 Z$ g# Q8 M$ _任务317：Why Deep.mp4
; r' ~0 s, |$ h' n6 A任务318：Why Deep Learning Hard to Train.mp4
6 V5 z" m4 }! J* s% zjavazx.com
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
5 f  a, K8 n: v8 B6 u任务325：Seq2Seq训练介绍.mp4
任务326：Inference Decoding.mp4
任务327：Exhaustic Search.mp4
  t6 m  M# I  v! x% `; z" V任务328：Beam Search.mp4
任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
# k( L' U6 {7 ?" N. U! Q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
/ N4 G% t  \, V5 O; F  o4 l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
1 E# X& M+ _# h2 o任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
任务336：Seq2Seq的Attention.mp4
7 U/ w5 a, M# V/ j. g; @! m任务337：Self-Attention1.mp4
. M9 B% Q7 ^6 M0 d9 g3 W: J/ ]任务338：Self-Attention2.mp4
9 _  {, @( H' h6 ^+ E任务339：深度文本匹配-01.mp4
$ M8 R  R( S& Y任务340：深度文本匹配-02.mp4
$ _. R# d& }# _' Z! L任务341：回顾Attention.mp4
& o2 `, g1 A' p, A$ A任务342：RNN LSTM-based models.mp4
任务343：Transformer的结构.mp4
' g; @( L2 _# i' z6 p# h8 d任务344：Each Encoder Block.mp4
( a" o0 i: |# O& K  Y任务345：Self-Attention.mp4
任务346：Add Normalize.mp4
' N2 s$ t& n3 [$ o  y任务347：BERT概念.mp4
. b7 i2 X" \$ Q8 L8 d任务348：回顾Language model.mp4
/ Q* ~5 W6 u7 \! _1 X任务349：masked Language model.mp4
9 P4 m7 L& i1 T: j任务350：masked Language model存在的问题.mp4
任务351：LSTM.mp4
, a% Y$ c% v% x任务352：BERT训练过程.mp4
7 `; r* m% o2 w3 S任务353：PGM领域.mp4
: B" i2 u6 w  c! P& C任务354：主题模型.mp4
9 ]% M# k+ v4 E& M- r" N* D3 N5 Q- b任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
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