【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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- f: K' G. o* E: j' _' m* n% JJava视频教程详情描述：
! L+ h. k+ R* `: K- w9 ]* Q6 hA0517《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

- @  q8 r) O7 n" c, _Java视频教程目录：

, Y/ N0 @. c7 x7 g9 W4 {任务020：文本处理的流程.mp4
" q' F, g- X8 a4 v5 `: N. A任务021：分词-前向最大匹配.mp4
任务022：分词-后向最大匹配.mp4
6 K. y0 D' _- Y任务023：分词-考虑语言模型.mp4
" t& P6 C, n% U" s: a# Z  N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
$ ~0 P, j+ y5 d7 `' a  }  m1 Z$ Z2 a' O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
" ?% ]4 g: n1 C: g' Z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
: }$ @# f+ t1 m4 K0 @任务034：倒排表.mp4
: Q7 E* q: G2 P& w( K任务035：Noisy Channel Model.mp4
0 ]& z% M0 P, H6 d, O' ^任务036：语言模型介绍.mp4
$ L, A" O  I! b& C4 X/ T- |/ J任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4
' w* u8 D$ `4 s+ ~/ Q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
& r7 g" h$ c! G4 e- L6 ?6 D任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
0 T- z- }1 B2 w) C- l: D任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4
- h0 q( \+ H! c+ y: `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
; A9 k' A; v0 i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
% P9 j9 M6 C- C8 n2 t5 B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
3 J2 n5 Q2 z) m! D任务062：filter过滤器.mp4
任务063：reduce函数.mp4
% {. |' @  _5 G任务064：python三大推导式.mp4
2 f" a6 l% ?5 c' z" w( ~任务065：闭包.mp4
任务066：装饰器一.mp4
8 w' j& h, a! W4 g任务067：装饰器二.mp4
8 d0 Q% V! ], i' `. \/ m$ g任务068：初识numpy.mp4
( e, _% e, e. s2 }/ y+ b6 f, D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
' L' t0 o2 t) G/ L* F. v  l9 r+ G任务073：条件逻辑转数组.mp4
8 O  c% y6 B" d" G7 K  L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
( c2 _  O  X: h任务078：词性标注--实战（2）.mp4
) }7 \4 b( x2 \* R- b2 a( O3 n任务079：词性标注-实战（3）.mp4
任务080：词性标注-实战（4）.mp4
. f0 s+ L  n  T3 s' p/ o& R  Q任务081：词性标注-实战（5）.mp4
, U/ x" d0 Y2 H任务082：初识series类型.mp4
任务083：初识dataframe.mp4
* t2 }9 N8 b# \1 P8 o任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
8 `' e* o; x1 I8 u9 ~8 R9 o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
! M7 R7 B4 H  J7 x7 s, |: L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
, F% E6 W2 H' S: E. i任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
4 a2 p  L! W) i% q* t  j( T任务093：调试运行爬虫程序.mp4
, H/ y% g/ m5 k* 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
# g/ `$ ^6 c) t" N任务096：获取帖子标题和内容.mp4
' H0 d+ E7 ]# L+ G2 ?" d: j! ~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
& J1 Y* x8 A- O; z$ c5 _) e+ h, a任务101：数据入库.mp4
任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
0 O6 |# [( u$ h# `任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
( _, k$ u$ c. x) u6 k, C3 i5 C7 D任务105：精确率和召回率.mp4
; m. x- S7 Z; z" p  D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
. g3 H% ]& q; m& D3 C9 F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
) G( v! q. S% @7 A# p$ a5 \% z任务112：关于面试的话题-01.mp4
1 l3 X* c- y# U% K; K任务113：关于面试的话题-02.mp4
( C0 z) ?4 y7 E3 f1 u任务114：关于面试的话题-03.mp4
: [' n1 Z8 Z; F. g- Y任务115：直播-01.mp4
+ r& V; P0 c4 q9 r任务116：直播-02.mp4
0 y! D0 k: ?8 V0 c任务117：直播-03.mp4
: I1 B7 y2 k, D- r2 Q* P8 }+ {任务118：直播-04.mp4
任务119：直播-05.mp4
" M3 a/ `+ E6 a$ C任务120：直播-06.mp4
( I$ X& O; _" `0 }( Z2 M任务121：直播-07.mp4
+ S3 w0 p# A/ q任务122：直播-08.mp4
$ ?) _3 _  n. w任务123：直播-09.mp4
任务124：直播-10.mp4
, F9 K. z4 P% a4 q/ ?任务125：直播-11.mp4
6 T9 v: L) \7 `/ h8 g# P任务126：当数据线性可分割的时候.mp4
+ E# k: [6 v: }7 \( S9 t2 p% G任务127：限制参数变得太大.mp4
7 d$ F8 C0 A- D任务128：模型复杂度与过拟合.mp4
# L( f; z* w, ~3 l  L+ g, D8 ^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
1 p" D: M5 y& F  J, U任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
任务133：review 数据结构串讲-02.mp4
/ W- U- e4 v/ O( b任务134：Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
; |' u! Q, o3 ]0 f! C3 H  O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
2 W# P4 m+ X& D9 S任务138：MLE VS MAP介绍.mp4
" z2 n$ H3 U0 s, d& g6 z4 o任务139：正则的使用.mp4
! Y9 |; c: T) @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
$ B; @7 v$ K; _4 F, ?2 I4 o* I5 ^任务143：总结.mp4
任务144：MLE与MAP.mp4
+ X/ C/ z* e2 l: f9 e1 a/ u任务145：Lasso Regression介绍.mp4
8 B4 w( }2 `  l' v任务146：特征选择技术.mp4
. O' a2 N4 n8 H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
1 d3 M# T/ g. q1 p' o4 L* H任务152：Optimization.mp4
任务153：Optimization is Everywhere.mp4
7 J% `/ N) O  {: a任务154：Optimization - Categories.mp4
0 q/ ^# D! z% L% n- o( l  ]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
* D! `6 w7 l* X' G- }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
" l- l7 |9 r9 ~2 F9 v  U任务165：回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
  [( s% }+ V7 @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
1 n$ J6 x7 ^# b1 Y任务169：收敛性推导.mp4
3 H& V) o% W; r; j; H1 }7 Y任务170：Linear Classifier.mp4
任务171：Margin的计算.mp4
( I0 S" t+ ]2 k! z0 x, P任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
) b; ~: j3 Q4 [6 h1 x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
' p. ^: H  {$ p& g3 ?任务178：Capstone项目介绍.mp4
任务179：LinearSVM的缺点.mp4
  b0 P! G$ [* N% t8 F) u6 B5 M. h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
( d7 ]- l7 K7 N1 D6 b% V( S1 n任务183：KKT条件.mp4
  b( c5 U' p" ]* z2 k  `7 }# U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
# m: |. o9 V7 X5 s) _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
& k+ z$ _9 d- [3 F, X* f: y任务192：方法介绍.mp4
任务193：基于规则的方法.mp4
* f6 z) T! d8 T任务194：投票决策方法.mp4
% k2 \8 \5 s' c1 j- n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
2 F! {8 t% ^7 ~% Y/ Q9 R8 g任务197：问答.mp4
任务198：信息抽取介绍.mp4
任务199：Ontological Relation.mp4
  G4 j& n, K) }# f0 W" D任务200：关系抽取方法介绍.mp4
2 W  u' ^, }3 V8 _  {任务201：基于规则的方法.mp4
; `! g2 N8 E" b7 M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
. q: S. d$ |$ ?; P- B8 q# z, m: m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
8 f/ Z( C: v7 o任务208：生成模板.mp4
# Q2 x  z9 @/ Y% @! ~任务209：生成tuple与模板评估.mp4
4 a# Q- ^/ M9 V任务210：评估记录+过滤.mp4
" b- i" D7 `! W/ `任务211：SnowBall总结.mp4
8 F4 M, Q: ?# o  d3 e) T任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
5 n/ U4 L" ]& N, W0 Q. m( R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
9 Z6 g0 c" M4 I& [3 `任务217：什么是句法分析.mp4
任务218：句法分析的应用.mp4
  \/ g) B" f% R% o! z& g任务219：语法.mp4
任务220：PCFG.mp4
" A( s9 v9 n/ L; Z9 C6 I/ k' }任务221：评估语法树.mp4
任务222：寻找最好的树.mp4
5 n9 K; ~) m7 b任务223：CNF Form.mp4
. N( z' T  b; A* W1 P任务224：CKY算法.mp4
任务225：时序模型.mp4
任务226：HMM的介绍.mp4
: D' S- V2 z8 d* I. e任务227：HMM的应用例子.mp4
% G; ?- j" }9 W9 o8 e任务228：HMM的参数.mp4
5 J  p; T1 P6 E5 V6 {9 Y: K# H任务229：HMM中的Inference问题.mp4
$ J8 y9 T7 ~9 ~. Q, h4 ~任务230：HMM中的F B算法1.mp4
" t: F/ a. y8 ~4 L3 d5 p任务231：HMM中的F B算法2.mp4
任务232：HMM中的F B算法3.mp4
/ A, Q$ L6 e, F2 B$ e0 k任务233：Data Representation.mp4
. n* D/ I9 D5 Z6 Q$ ~# V2 o9 H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
( ^6 A1 p/ Z+ E9 l2 D5 M; b& ]任务237：EM Derivation.mp4
$ H/ Y% j2 ?" H% v- ~4 T, s任务238：Remarks on EM.mp4
任务239：K-means.mp4
9 m8 h5 b8 i) Z任务240：K-means Cost Function.mp4
) r, a4 o, ]; J6 e. l' {任务241：MLE for GMM.mp4
: }: {) L( z8 L6 \* P  {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
任务245：Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246：Complete Case.mp4
& x1 p; \% r+ @. D3 r1 \任务247：Incomplete Case.mp4
9 T) n. ]$ U1 |0 v任务248：EM算法回顾.mp4
任务249：F B算法回顾.mp4
6 J( h" {0 N' e0 ^! W5 R6 L任务250：估计PI.mp4
5 n# B  O6 j5 Y6 u! D2 m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
' H+ C& z' _( f/ q( ^& ?0 X任务254：公司实际项目串讲-02.mp4
3 D8 G& f) M+ U. [$ \  H1 X4 [$ `任务255：公司实际项目串讲-03.mp4
$ P1 ]6 n4 A( g$ K3 X$ D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
+ s2 O8 p, K- i% {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
0 G# ?- t4 w8 O/ S' |3 O任务262：参数估计.mp4
6 p& l  s. C( x) Q+ g. h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
8 F/ R: Z2 ]; N/ @" e* Z任务266：Skip-Gram Model.mp4
) r5 u, s4 t$ |/ j: {任务267：语料库.mp4
" G( ~. X: _: T  ?, a任务268：Word2Vec代码.mp4
2 v, P  S% m6 Z8 X任务269：训练SkipGram问题.mp4
$ l3 v$ c+ S! q9 H0 F/ ]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
6 I, D7 b$ o( y$ u7 _. ]任务274：梯度提升树.mp4
* ?/ ~1 M) L5 p# g$ I' W* ~任务275：答疑.mp4
任务276：Word2vec.mp4
3 ]' f# L! a5 C. \9 t* e' K* f/ M任务277：Learning with Subword.mp4
任务278：When subword is needed.mp4
8 ~4 z# |8 g. l: b任务279：Learn Embedding from Language Model.mp4
任务280：What are potential solutions.mp4
- w* D& g3 c. s任务281：Elmo at Glance.mp4
任务282：Category of Word Representation.mp4
, L: K7 E- R' }7 J0 X* q6 b1 A. D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
( i; |) e' r3 G7 J任务289：回顾神经网络.mp4
% l* X  V: L0 w) [' d  @! K; }任务290：神经网络的损失函数.mp4
$ @: ?3 C- k& @4 P# y4 r任务291：BP算法的核心流程.mp4
  b6 d; d& C  x" R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
" R+ \" ~$ ?" I: q% L6 |- ~; |任务294：对参数的梯度计算.mp4
3 R' u9 z# E5 \; r) Q. J任务295：对BP算法的总结.mp4
; U9 O& P1 o/ H7 E任务296：gradient checking.mp4
5 M5 J5 m' S3 W2 u任务297：深度学习与非凸函数.mp4
4 P, g) {0 y7 f8 K' b任务298：深度学习中的Plateau.mp4
( P# R9 d5 G8 o! w9 R1 Q$ m$ C任务299：SGD的收敛条件.mp4
1 C+ x9 [0 [/ d4 l* k+ D任务300：Early Stopping.mp4
5 _& ?0 i2 t6 U, C' h0 {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
* _$ Y' J* _; h5 j1 E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
3 v4 D: R7 k: a6 e! A+ f任务306：Gradient Clipping.mp4
7 n3 D, r6 L- c" Z2 c  q! y任务307：LSTM的介绍.mp4
7 y" t9 i2 F! U8 ^: f9 Z任务308：LSTM的应用.mp4
/ C7 v6 q6 U3 X' ]7 P( ?5 k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
3 t2 `3 M# l; _" h任务312：问答系统讲解02.mp4
4 K# ]5 w# l2 @4 U7 L6 b" z6 o任务313：Representation Learning.mp4
任务314：What makes good representation-01.mp4
任务315：What makes good representation-02.mp4
7 F3 O8 O  k& R6 {任务316：What makes good representation-03.mp4
. O# U( D; T3 s. c任务317：Why Deep.mp4
任务318：Why Deep Learning Hard to Train.mp4
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4 U0 Z* A* l8 u任务319：Ways to Solve Training.mp4
) \0 P+ w; h' a6 b任务320：Dropout 介绍.mp4
8 f% B4 L2 q" Q) l" `任务321：为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
任务322：机器翻译.mp4
1 ?9 l8 `- ^# u5 g1 m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
2 N1 _4 m, I9 U5 g2 @任务330：Attention注意力机制介绍.mp4
任务331：看图说话介绍.mp4
, X1 `3 e9 o0 O2 N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
" i! T1 ~7 v. P- }' n: J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
5 _1 A+ a: v# d2 B% ^3 l任务336：Seq2Seq的Attention.mp4
任务337：Self-Attention1.mp4
* Y' \/ {( g8 `3 n0 N4 t% ?( E7 j* S& u任务338：Self-Attention2.mp4
任务339：深度文本匹配-01.mp4
. v- j6 \5 J0 A- v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
6 i3 b( _2 o# _& B( K) W& A任务343：Transformer的结构.mp4
4 z" }9 u$ b  t& U9 F$ ^( {任务344：Each Encoder Block.mp4
2 f9 P/ h5 a$ v4 O! v( k  j任务345：Self-Attention.mp4
任务346：Add Normalize.mp4
8 ]% r1 Q$ E$ V8 [* {% \# v任务347：BERT概念.mp4
; y; w" y. z) ]$ K, C& Y% v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
+ i) N) v: \3 [/ z任务351：LSTM.mp4
任务352：BERT训练过程.mp4
# f; w, M" _7 `# Z) P# B2 z" }任务353：PGM领域.mp4
& x% d+ U8 [( s2 c+ Q任务354：主题模型.mp4
- P; Z8 I; S# _, Q任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
3 J2 C- x# x4 S" G- R任务356：预测的过程.mp4
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