【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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A0517《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：
7 V1 v  s8 p8 J9 c2 p! X; M6 R
任务020：文本处理的流程.mp4
+ E  t( t  T; D% K  p# @% D5 X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
- P. g# H% c: ^" q$ [( T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
, m# W3 m6 h! B- N7 E$ e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
2 U' s" S3 K; Q9 R% {" Y任务031：tf-idf 文本表示.mp4
; Z( W7 a9 u- G* i任务032：词向量介绍.mp4
任务033：学习词向量.mp4
$ {, E; e) s6 C5 M, V任务034：倒排表.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
任务036：语言模型介绍.mp4
& n& i: H) z# B% v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
3 w! C) V" q2 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
: X! h) V  ]- _, F9 [任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
1 z1 ~+ \" z# D8 ]/ J任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4
. s3 Y. x  ~* b" q" h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
% ~* @  f7 ?9 A( m任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
任务050：03利用语言模型生成句子.mp4
; r' f! x, f- x/ ^( Q任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4
5 F0 `0 `% _6 |3 E7 l9 W- J2 X* v9 B$ m8 b任务052：05专家系统介绍.mp4
任务053：06逻辑推理.mp4
: E' V4 z) A& O* U+ Z. s" ~任务054：07Case Study 风控.mp4
任务055：08一些难题.mp4
: ]# B5 o% C, o9 p% K; j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
$ _. s, ^  v; P; I" e) r任务063：reduce函数.mp4
3 i! G% H+ g. w" [任务064：python三大推导式.mp4
任务065：闭包.mp4
& d0 }% O" I/ ?( R- J任务066：装饰器一.mp4
任务067：装饰器二.mp4
1 m$ G/ Q* Q' Z* D! o任务068：初识numpy.mp4
' `6 N' L0 h/ i( @' p任务069：numpy数组的创建.mp4
$ L" [( i8 o5 @8 |( E7 f. Y( M- l, h任务070：numpy的矢量化运算.mp4
7 N, g! _1 U' g$ T1 s任务071：numpy的花式索引.mp4
5 L# N& H1 o# x7 o7 s$ B任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
9 Q, M# e. [+ m任务073：条件逻辑转数组.mp4
任务074：数学运算与排序.mp4
' ~( o+ ~7 ~6 J- w4 S' v+ {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
/ |8 X8 R8 {; E( O8 R任务077：词性标注-实战（1）.mp4
8 b# I2 b4 n: X) l, V任务078：词性标注--实战（2）.mp4
# s9 |8 n6 G' O9 r  g) b  g7 N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
) @0 w4 \9 \# `. e任务082：初识series类型.mp4
9 o* l7 o/ \1 @( x4 U任务083：初识dataframe.mp4
任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
( G# N/ b- g8 F) V% \任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4
任务086：层次化索引.mp4
. o* m. W) v2 Y4 _  R" @% E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
9 a  q+ G1 t& r5 |# F* K: w1 L9 f1 U任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
% v: p( Z: i% M) H任务091：虚拟环境的搭建.mp4
任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
9 S2 m! Z5 E! x0 ~6 q+ @/ \5 ?' t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
9 ~9 k# W, r2 Z4 O! C- |任务095：访问首页列表中的url .mp4
8 S' s4 ~* M; p" j8 H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
- \0 H( l% G$ p6 N1 M1 W! F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
2 b& t" \2 w. E- z任务105：精确率和召回率.mp4
$ e* a$ u. G5 E, R/ s任务106：逻辑回归介绍.mp4
7 x4 E, X# B; J8 D7 j8 o! q0 Q  v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
: A; V9 Z- P* Q# S% {1 U* g( f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
) K; P/ L& X" O1 |0 O8 T+ R5 \% X任务112：关于面试的话题-01.mp4
任务113：关于面试的话题-02.mp4
  V. T; [) C  b( K# R任务114：关于面试的话题-03.mp4
& u5 e0 C" |: T( T任务115：直播-01.mp4
任务116：直播-02.mp4
  |0 m% ?) s3 F7 i" v任务117：直播-03.mp4
/ A8 `( Q8 j$ j任务118：直播-04.mp4
. S& M  ?9 z3 Y9 V/ b. S% R0 m+ }任务119：直播-05.mp4
任务120：直播-06.mp4
8 E  T8 Z2 u9 X( u9 _; v& n9 K任务121：直播-07.mp4
任务122：直播-08.mp4
任务123：直播-09.mp4
7 i( {3 W* c2 [* v. K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
$ W, Q* l( n0 D9 E0 g# H任务127：限制参数变得太大.mp4
8 A! ~) `# e, e3 f9 K任务128：模型复杂度与过拟合.mp4
任务129：怎么避免过拟合.mp4
/ A3 ^# _; e; P/ B" t9 ?* H任务130：正则介绍.mp4
1 C; e: q. M' }3 R7 B% r任务131：L1 VS L2.mp4
+ }! B! Q! F$ S9 C4 Z任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
! r6 E& T! m' {. @$ t7 k4 G) x: w& u任务133：review 数据结构串讲-02.mp4
0 y/ Q0 w4 t3 U& g任务134：Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
, Q5 c0 d& \8 c( K) V任务135：交叉验证（1）.mp4
任务136：交叉验证（2）.mp4
* ^! I4 b: R3 j4 c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
+ @+ q! o: E$ p7 Z' l任务144：MLE与MAP.mp4
! P- |# n. i% T/ e2 l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
  V6 `/ C* [9 s# Y9 @2 W任务148：Coordinate Descent.mp4
任务149：Coordinate Descent for LASSO.mp4
- h  k& Z& a( T任务150：其他LASSO Solver.mp4
+ z$ @# H. Y- t7 ]. N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
& u9 F1 }. a6 H1 T$ m' w任务154：Optimization - Categories.mp4
任务155：Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
1 c3 ]' a8 z! {1 C任务156：判断一个函数是凸函数.mp4
$ C" G$ k5 h5 Q  Q" r  y% I任务157：解决一个具体问题1.mp4
4 l3 W& `7 ~0 s* j7 Z任务158：解决一个具体问题2.mp4
4 a1 B/ P) `5 D2 x任务159：回顾凸函数.mp4
* k' ^0 P: s! N+ a8 p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
$ D  Y9 p0 a6 J5 P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
3 b0 }: U1 P& |! f任务167：梯度下降法的收敛分析.mp4
$ h1 [/ }( W1 q$ }$ D$ X1 v3 X1 w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
7 p' }' n6 A% |: z, o; f. ^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
  e7 {; y5 K  d2 {' T任务176：attention transformer bert-01.mp4
( t$ C% F) D! K2 V% g3 ]- R( D任务177：attention transformer bert-02.mp4
任务178：Capstone项目介绍.mp4
$ B) Q" t8 X4 u8 w7 J, i+ j/ o- K任务179：LinearSVM的缺点.mp4
$ U! X& ]8 G+ F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
! [! G6 A; n) b) O+ M任务183：KKT条件.mp4
7 ]% U; U1 o/ E& o任务184：SVM的KKT条件.mp4
任务185：Primal-Dual介绍.mp4
, B: G5 O4 A- v3 r9 ]4 r) ]" D& a, n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
# Z9 c4 V  C# j/ I1 A$ ]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
* f7 F1 D( X1 t  x# t2 D+ H8 J任务192：方法介绍.mp4
7 q5 b$ q) ]6 d3 }4 D+ r5 g* S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
3 _& W6 M0 ]) f' ]任务197：问答.mp4
9 b/ {' A% a$ Q6 n( S任务198：信息抽取介绍.mp4
任务199：Ontological Relation.mp4
% B, L6 [5 V; e" Q; n& R( r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
4 q; r; ]% V, K# Z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
( y0 X& i  D: `% t6 B1 v9 r4 p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
! t* V9 L$ Z, G; R. E任务210：评估记录+过滤.mp4
  `: K2 I2 ~( @/ R8 |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
% j! n1 i; _7 P4 l& [* ?任务215：实体统一算法.mp4
任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
  c$ @5 N! |9 i* ?( _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
& ^- r: j& f" u/ D" M任务220：PCFG.mp4
任务221：评估语法树.mp4
( t7 D% V" U* p( B" I7 b  b1 y, ?1 k任务222：寻找最好的树.mp4
任务223：CNF Form.mp4
任务224：CKY算法.mp4
$ D* G/ q, P) F* R! W任务225：时序模型.mp4
任务226：HMM的介绍.mp4
! Z8 `# s0 s9 H- `9 {5 X  d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
% e- P( v7 h- Q/ z5 ?任务234：Latent Variable Models.mp4
任务235：Complete vs Incomplete Case.mp4
. S! L% q. W' p7 u, Q# N" t任务236：MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
  X3 x# ~( l/ A/ `5 ~& W9 s任务237：EM Derivation.mp4
任务238：Remarks on EM.mp4
+ a' O& z& g7 F; b  O任务239：K-means.mp4
) b* W. w$ k4 K: k任务240：K-means Cost Function.mp4
+ H; k. y# e- X  G) C5 G8 e# E( d任务241：MLE for GMM.mp4
  [. L2 o" r  _& Z& f& l任务242：模拟面试(mp3)-01.mp3  _/ n; K, l9 K, a
9 ]# b9 T7 `0 b- I+ J任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3
* @( O5 f' x" f" o4 l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
( d6 B: {6 b$ e9 }任务248：EM算法回顾.mp4
任务249：F B算法回顾.mp4
( I6 G; n7 t, Z3 z  r任务250：估计PI.mp4
- _0 ]3 C. E6 Q: n% }任务251：估计B.mp4
2 s+ P+ k9 K: }, p& ~6 g) t+ v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
# c! e% ^& W, v4 l2 O' f任务255：公司实际项目串讲-03.mp4
( s% j+ T+ e. c' \' L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
0 z2 Y3 s, G% w3 M任务259：Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
任务260：CRF介绍.mp4
7 f+ {( m  a  }- H6 d! h; Z任务261：Inference问题.mp4
# l; @4 ]+ M3 A  v- j5 i- i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
* S- v' w& C* s& i* ^. Z+ s* i1 e任务266：Skip-Gram Model.mp4
( @6 I0 S# r# n* _$ u2 ^任务267：语料库.mp4
$ k$ r  m+ s- l( f" S( x任务268：Word2Vec代码.mp4
. |; X- s. n/ ~7 j0 x( e7 z4 |, R任务269：训练SkipGram问题.mp4
任务270：SkipGram另一种目标函数构建.mp4
! `0 c; H, v+ o5 i% J8 j任务271：SkipGram的negative sampling.mp4
任务272：评估词向量.mp4
1 D! R- a, i5 W0 X5 X* Z5 v! d' M任务273：词向量在推荐系统中的应用.mp4
& S0 H) ?9 Y8 R7 ]4 x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
' {8 H. o+ a! b7 t' G; I; B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
6 g% x8 _" S% r) `任务286：多层神经网络.mp4
) ], F5 ]: s+ t( g) Z1 N任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
; a5 g; o6 o0 F$ ]2 q+ b3 n6 Y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
3 k+ {9 ^/ F% N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
1 k8 N' {) x5 ?0 W; W8 A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
1 t6 `8 D! U% Q6 b# Z: k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
: m, i( B9 o/ r! r9 q7 c9 w3 m任务298：深度学习中的Plateau.mp4
  a6 ^. Q+ O# r0 c' J9 j6 P任务299：SGD的收敛条件.mp4
8 p+ L6 ^$ _8 z  I/ P3 S# H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
2 n2 B% k$ Y. ]5 V* `! A+ Y; x任务303：语言模型.mp4
任务304：RNN的深度.mp4
2 a7 z/ O+ l: H4 K/ l3 {2 U; e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
9 q  W' F1 z& Z任务308：LSTM的应用.mp4
任务309：Bi-Directional LSTM.mp4
任务310：Gated Recurrent Unit.mp4
( J4 {$ |' C5 X9 F9 _0 t% e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
; I9 G/ I- x: q) o) B7 c. Y9 L  T任务317：Why Deep.mp4
任务318：Why Deep Learning Hard to Train.mp4
- h9 u+ }! i& Djavazx.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
' Z$ n3 }* w6 y# _- l: t任务322：机器翻译.mp4
任务323：Multimodal Learning.mp4
任务324：Seq2Seq模型.mp4
' X6 ]+ v; U, J任务325：Seq2Seq训练介绍.mp4
4 f1 M% x# v6 K任务326：Inference Decoding.mp4
: k* D3 V2 d, f: y) K$ q2 }任务327：Exhaustic Search.mp4
5 V* ]: x6 A: j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
6 Z8 F+ Q; F& g$ @$ T任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
任务336：Seq2Seq的Attention.mp4
' B' ?, h; n9 g9 Z3 e$ j! p  M. f! d任务337：Self-Attention1.mp4
7 n+ f; w2 g5 Z# _任务338：Self-Attention2.mp4
任务339：深度文本匹配-01.mp4
# [9 X" |0 r- O! M# M任务340：深度文本匹配-02.mp4
1 `* Y$ T2 f5 B2 \! y. b任务341：回顾Attention.mp4
$ d. |, @' S6 `1 F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
: L6 C5 M- c; x1 V" g任务351：LSTM.mp4
任务352：BERT训练过程.mp4
, k6 a4 u- N: c7 R" N- o任务353：PGM领域.mp4
) ?3 O! |" j. C( ^- m任务354：主题模型.mp4
任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
/ A6 X4 P5 y- W6 D任务356：预测的过程.mp4
, W7 g9 m9 V2 j) T9 _( L( M9 q任务357：GD，SGD，Adagrad算法.mp4
7 o5 W! \9 ~* L! y# J2 e任务358：回顾LDA.mp4
任务359：举例说明生成的过程.mp4
6 t( v+ M2 V, p  ~0 R任务360：从官方的角度讲解生成的过程.mp4
! ?) k' N9 Z5 H! f) T任务361：α到θi的生成.mp4
4 Q7 w! v7 }' i; n任务362：举例说明生成文章.mp4
8 w2 |# y& g) _, o. l* J& f7 E任务363：gibbs sampler.mp4
任务364：collapsed gibbs sampling-01.mp4
+ ]4 q+ S& [) b8 `- d6 n任务365：collapsed gibbs sampling-02.mp4
2 x: ]2 P9 {0 p任务366：collapsed gibbs sampling-03.mp4
# |0 h+ M8 i1 p, w任务367：collapsed gibbs sampling-04.mp4
% v7 a7 d# A4 j1 Q4 S9 Q任务368：collapsed gibbs sampling-05.mp4
任务369：推导过程01.mp4
6 q6 n& k0 p' I6 ?5 r4 `) e0 H; S任务370：推导过程02.mp4
4 @* O* h9 b9 G7 _7 T' ]% z任务371：推导过程03.mp4
任务372：Gibbs采样01.mp4
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* P) m2 H1 P4 P0 y9 ~任务374：Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
2 b2 M& Y; Y& D) q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
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8 ]; l1 o9 [, j' r6 G, r3 R3 j7 c! M任务380：直播-04.mp4
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" c, c0 B- U5 {& e5 a9 Q任务390：利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
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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
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任务398：改进思路.mp4
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; b1 \2 H" E5 V: ]( P6 f7 w任务402：Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
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任务404：直播-01.mp4
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6 p7 ~6 N& Q7 q% J% O* Q资料
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