【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

javazx

Java视频教程名称： greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程  java自学   greedy视频教程   it教程
( b( e* X" f5 W0 P百度网盘下载链接：
3 x1 [: J3 @  N% }8 x, [

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide]密码: h8i4 【解压密码：javazx.com-MQcrzcRZ】
集数合计：407讲
9 G9 z+ \+ O( Y( z
" @0 g. ~+ N) @, E; ]% w! t链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html
3 n9 g7 a1 P9 @3 P; o' bVIP说明：   月度VIP：使用期限30天
                  年度VIP：使用期限365天
                  终身VIP：使用期限永久
% O, C, S5 c6 _5 K5 p
Java视频教程详情描述：
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
/ Y$ }. \. o, Z5 @3 Z
Java视频教程目录：

* j: L- g- u. [任务020：文本处理的流程.mp4
+ I5 o3 v8 D% U& e' x. l6 m. [- n任务021：分词-前向最大匹配.mp4
5 ~8 `! L1 \, y( H# i- O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
/ V& b0 p3 m+ L: i, J任务027：拼写纠错（3）.mp4
任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4
& j0 w3 {( @: r  R* j任务029：文本的表示.mp4
* P  i" Y  n2 V: m0 g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
' Q" m3 f! r3 `" h( V. x: E任务034：倒排表.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
, V2 {0 a7 q5 O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
' [+ d3 v  d6 t' X( f任务043：Interpolation.mp4
2 P. m" W8 z+ m1 L# H5 Y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
2 k/ B9 i# h' B0 w/ a0 L0 c5 d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
; Z0 X. k1 G* Y( Y, d7 ?任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
; G5 _( }0 S3 ^4 w$ `, N任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
7 b" a2 v+ R# p! K  D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
4 u0 Q- D7 v7 w4 d3 W. d5 O任务052：05专家系统介绍.mp4
& W% k+ e7 c2 ]" N7 {4 r7 G: Y任务053：06逻辑推理.mp4
1 A  g/ v; U+ @7 T$ J' c任务054：07Case Study 风控.mp4
; M) a4 r2 o  v  W0 x9 W; P! ^9 k任务055：08一些难题.mp4
& u0 ]" Q" n9 f+ I; e任务056：09机器学习介绍01.mp4
0 f9 Q; ?3 e1 [$ @任务057：10机器学习介绍02.mp4
任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
) _, T( b' y, T) _' u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
0 m9 X% U: ?& H任务063：reduce函数.mp4
任务064：python三大推导式.mp4
. l6 k$ m- L6 E3 k! l9 i$ I' M3 @任务065：闭包.mp4
任务066：装饰器一.mp4
0 \1 ^1 O8 Y* R6 n) y2 t! V任务067：装饰器二.mp4
, t) R3 @! U/ A# p/ {* q任务068：初识numpy.mp4
5 m1 p- g. Y: `: x4 ^& K' j# K1 J任务069：numpy数组的创建.mp4
# K5 Z7 c! \  }9 V2 Y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
# z$ T. A# x" c3 x. t任务073：条件逻辑转数组.mp4
- Y0 w4 N3 h  e1 o$ l任务074：数学运算与排序.mp4
6 {% y: E4 K5 P  ?& Q  A5 s* h. f$ M任务075：numpy文件处理.mp4
6 |* [; T+ w8 {( u" E  c" d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
4 |7 W+ E7 x! d( L' K1 H任务080：词性标注-实战（4）.mp4
2 [# v! r" Y2 \% R% h8 v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
9 d  w$ i) _  }任务086：层次化索引.mp4
0 w8 p- O6 V) |4 @; Y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
' k$ P4 A) k" Q5 L/ G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
& O" U9 L9 `2 v- p任务091：虚拟环境的搭建.mp4
任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
* R+ b) E7 g/ ~$ p4 V7 I任务093：调试运行爬虫程序.mp4
- a7 ~, b1 l* Y( ~( ]7 k/ G任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
8 R4 o# O, O8 Q1 l  ~任务095：访问首页列表中的url .mp4
" _8 f5 ]. @' n- ^  @任务096：获取帖子标题和内容.mp4
+ H; A- d6 S% R3 R9 i8 G& d2 h, c: F% k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
7 l8 k7 @* e) `$ C任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
8 j. z# U) W1 z! v* t# ~7 G( y任务100：数据持久化代码开发.mp4
) q3 c+ x2 G+ o; {6 D9 |4 N任务101：数据入库.mp4
任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
3 n: _2 n+ B" m# N. g- h0 M' |任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
, J+ s' O/ B6 U2 p1 K* j4 b任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
+ g+ @: @, r$ X' I! v; Q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
) u) n. y7 T& w. E任务118：直播-04.mp4
; T( W9 l9 y8 w1 Q. G2 D任务119：直播-05.mp4
任务120：直播-06.mp4
+ \3 Q7 W; _, w, @1 E# x. d任务121：直播-07.mp4
" b) i7 t# v6 S. u+ y* J8 `任务122：直播-08.mp4
: Z) e: e: N& }# V任务123：直播-09.mp4
. Y# w* @# k( B+ S+ Y  M' J% {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
6 r/ i5 \9 y, H  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
9 D; B/ M0 y" k% S' Q任务129：怎么避免过拟合.mp4
7 b/ s7 H$ [; U0 T& z7 \; q任务130：正则介绍.mp4
任务131：L1 VS L2.mp4
/ W. R/ [# A: ~, Q3 V1 c1 W任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
0 J+ v- I" Q$ }' t! r任务133：review 数据结构串讲-02.mp4
5 {8 t2 f0 Z+ Q2 d任务134：Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
任务135：交叉验证（1）.mp4
  [7 a2 b2 z2 \" Y. ?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
) R+ ^8 Z% ]+ Z& F- E$ Y% f$ L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
2 K6 a+ K& r1 j9 f任务143：总结.mp4
5 n; k3 m. w3 h( K任务144：MLE与MAP.mp4
任务145：Lasso Regression介绍.mp4
- q4 n4 `% B7 j) K  Y  l/ w# M- A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
- E! W3 v- q8 e任务150：其他LASSO Solver.mp4
任务151：变分推断 指数族家族 lda.mp4
( p( V0 J5 T6 U1 C, _: z/ I* S任务152：Optimization.mp4
9 n  i* `, q* Q' x! `0 A0 }任务153：Optimization is Everywhere.mp4
8 m- n) N' H5 w1 ~8 ^5 q: w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
% N: }" b/ [- d# m9 \( e任务158：解决一个具体问题2.mp4
任务159：回顾凸函数.mp4
  P& a7 l/ M" G3 H# t9 |任务160：介绍Set Cover Problem.mp4
3 R6 f# o( J) @任务161：Approach1- Exhaustive Search.mp4
任务162：Approach2-贪心算法.mp4
' Y% G/ Z* A# V0 K0 |$ T任务163：Approach3-Optimization.mp4
" r4 O/ [) V2 a- D任务164：总结.mp4
. ?' ], n+ m, h# A, g: f任务165：回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
+ A6 \( u3 D5 D, [( b9 h2 I' ^5 T任务166：梯度下降法的复杂度.mp4
! M1 q: f* R. v7 E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
/ Y* V: z( c- [" J7 N任务169：收敛性推导.mp4
任务170：Linear Classifier.mp4
任务171：Margin的计算.mp4
1 {$ ~4 q8 l6 T9 U9 K任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
; ]7 }4 F5 M% A; q7 R任务173：SVM的目标函数：Soft constraint.mp4
- Z0 i+ V% `2 a, T7 B( b' v$ N! E4 r任务174：Hinge Loss.mp4
7 K( z; q4 j& L/ v" s6 R. N* K& X# \任务175：Primal-Dual介绍.mp4
, Y5 _) P: V% S3 F* }5 x& X2 v7 \# }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
4 A3 Y! ?+ A" o0 I/ Z2 Q任务185：Primal-Dual介绍.mp4
( F+ g( _/ U7 @7 P. F& F" R/ D# p任务186：SVM的Dual推导.mp4
1 p9 R7 n3 r' F- d5 P+ j任务187：Kernel Trick.mp4
4 g7 Y0 q0 B0 x7 |: L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
# h  t6 P( ]* _8 f) b任务191：搭建NER分类器.mp4
任务192：方法介绍.mp4
7 p. ?* q* f- k( Q1 {任务193：基于规则的方法.mp4
1 o; C8 x# l( ^; _7 q  s任务194：投票决策方法.mp4
" O6 z  ?8 n, Z$ K- o任务195：特征工程与特征表示01.mp4
1 x5 O  [( V& T  U$ w任务196：特征工程与特征表示02.mp4
任务197：问答.mp4
9 Q1 g+ v& R( `. N; L# e9 n任务198：信息抽取介绍.mp4
7 a( Q2 C+ S% X& i. w" _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
( g2 A7 i, D& ?) l" B- ]任务204：cnn rnn transformer对比-02.mp4
# p3 `8 P0 }# E任务205：关系抽取.mp4
5 D; |1 q0 b( Q/ j% c9 C任务206：bootstrap算法的缺点.mp4
* h: S6 l; `) H任务207：SnowBall算法.mp4
任务208：生成模板.mp4
2 D6 N, m' S7 `: H$ V4 Z, f% s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
0 p2 L' h8 F; h, z1 e1 c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
+ U3 G6 E6 _5 T: O8 X; z任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
任务217：什么是句法分析.mp4
4 v1 t- c5 [' K# V# X任务218：句法分析的应用.mp4
任务219：语法.mp4
任务220：PCFG.mp4
7 z9 H0 }: ]! i+ ]任务221：评估语法树.mp4
任务222：寻找最好的树.mp4
" O# A1 a! T; Z3 p& y" M2 c3 n任务223：CNF Form.mp4
任务224：CKY算法.mp4
任务225：时序模型.mp4
2 C7 v, _4 x' `5 r2 @! M3 `任务226：HMM的介绍.mp4
任务227：HMM的应用例子.mp4
: o) ]* V) M0 v& _任务228：HMM的参数.mp4
任务229：HMM中的Inference问题.mp4
" h9 m6 H$ _* u$ }0 V" c9 T$ `任务230：HMM中的F B算法1.mp4
: }  J. {8 Q) d3 S- ~5 z任务231：HMM中的F B算法2.mp4
# C4 W* r4 {% G; K/ `" M$ B任务232：HMM中的F B算法3.mp4
+ ^/ b: a' a* O2 ^- W任务233：Data Representation.mp4
# U* J+ W; C) F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
0 A0 C9 B, v/ f8 y2 l* i. h任务237：EM Derivation.mp4
/ N; o" c3 A/ n: y% {* W任务238：Remarks on EM.mp4
3 i/ i* l. U( ^7 A任务239：K-means.mp4
: k" r; r5 g* }/ S+ Q; ~2 l任务240：K-means Cost Function.mp4
3 F& N/ \) W2 I" {* D任务241：MLE for GMM.mp4
- K4 L+ v! d1 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
: I# ~( |3 I3 w- A任务245：Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246：Complete Case.mp4
: ~" j$ [2 m$ X/ \- |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
0 g7 t# i3 J* O2 P7 J6 l' a任务251：估计B.mp4
, \) e/ q: m7 F+ p2 [任务252：估计A.mp4
/ y- ]' _+ P+ H9 g- X: L任务253：公司实际项目串讲-01.mp4
4 |7 o5 I9 w: u% w5 [$ C$ X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
$ g( \" s9 Y. ~, n" [; e5 T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
, Y" O2 Y5 w/ F# H任务260：CRF介绍.mp4
任务261：Inference问题.mp4
任务262：参数估计.mp4
" N, G( g5 m+ k9 Q+ P5 Z1 v1 S9 N任务263：wordvector词向量.mp4
2 J  i7 t) }: V任务264：Global Generation of Distributed Representation.mp4
任务265：How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
- i( W9 ~& r: A, l4 \" D% s任务266：Skip-Gram Model.mp4
任务267：语料库.mp4
任务268：Word2Vec代码.mp4
- w6 V- y, R3 H* |( [任务269：训练SkipGram问题.mp4
" y" R% U- s/ O任务270：SkipGram另一种目标函数构建.mp4
任务271：SkipGram的negative sampling.mp4
" w  q4 |6 P- x4 H% a5 B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
7 M- u& N+ D9 S. L1 i, }任务277：Learning with Subword.mp4
任务278：When subword is needed.mp4
9 V+ c3 z1 y1 C9 t$ f/ I. F任务279：Learn Embedding from Language Model.mp4
0 V% p9 N! X2 N2 R0 X. W任务280：What are potential solutions.mp4
$ s. o) V) e) w8 ]6 C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
8 C8 I: O8 U" G* |* O" t任务284：激活函数.mp4
任务285：MLP.mp4
* ^6 K- b$ y2 K3 K; W. S8 H5 f# y任务286：多层神经网络.mp4
# j" O- W3 `  H* G* A: Q1 z任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
! D1 F, V* U5 a  s$ [任务288：Biological Inspiration.mp4
任务289：回顾神经网络.mp4
6 I6 V8 W5 p) y8 p$ r3 N任务290：神经网络的损失函数.mp4
2 p/ x( f% ]3 d1 k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
& J. Q1 w4 m9 `. N( `, _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
' r6 |3 S! v) c1 U+ \任务295：对BP算法的总结.mp4
. r; n7 P8 A& m7 r0 {4 J8 O; C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
# Y. H& J/ p3 q2 W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
& |4 m, q% e( N5 R8 W: s任务303：语言模型.mp4
1 ]( E* i& O- \4 ?- @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
& @4 q# q: I2 {" s8 T+ k# D任务307：LSTM的介绍.mp4
; Y2 s& p& \8 ?; ?& ~任务308：LSTM的应用.mp4
  E- H% F& B4 s7 t7 K% g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
$ o) q' y- S8 ^: X( o7 s" T任务313：Representation Learning.mp4
任务314：What makes good representation-01.mp4
, V7 f* u" T; q1 @7 V# D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
0 b& N' p, Y; D  l, T. \, _javazx.com
+ t3 Q6 D  e3 D, Q$ F. o# `. c任务319：Ways to Solve Training.mp4
# V* j7 r1 B8 O( L* U7 ~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
+ x9 @3 U1 `6 {/ N/ y( E% m& M, j任务323：Multimodal Learning.mp4
# t0 @' H3 c4 E: ^+ @0 x. [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
1 U. q1 z+ t2 B3 H任务330：Attention注意力机制介绍.mp4
, c3 A" [% _6 K任务331：看图说话介绍.mp4
5 A; w% I! Z; f任务332：图像识别的注意力机制.mp4
- I+ X8 X, ?9 K2 t! a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
/ M0 B0 U" ?9 e/ }! I$ @任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
6 Q$ |& h2 Y" [3 J# m$ `3 x/ o4 f任务336：Seq2Seq的Attention.mp4
任务337：Self-Attention1.mp4
3 ^' U. g8 D( o# j+ x) w任务338：Self-Attention2.mp4
$ ^, b2 P3 {5 a( M# l1 X) U) X任务339：深度文本匹配-01.mp4
任务340：深度文本匹配-02.mp4
$ n6 J+ e' J& C* H+ A1 T, m  e! M. z任务341：回顾Attention.mp4
任务342：RNN LSTM-based models.mp4
- f/ A( ]6 J" e+ G  ^; Q任务343：Transformer的结构.mp4
( g! i% ^% {; q! c) K# v任务344：Each Encoder Block.mp4
" a8 ], v7 x: Q, A- b任务345：Self-Attention.mp4
( {. B! W) y% r7 t# C* d7 s7 I任务346：Add Normalize.mp4
. ]0 q/ C# D. ~6 K& h任务347：BERT概念.mp4
# @: @' [( k* c4 D' S% {- u/ R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
# e' t: z0 Z. q任务354：主题模型.mp4
任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
# ~9 h) Z. c( k) u任务356：预测的过程.mp4
5 @, l0 ~1 [6 v任务357：GD，SGD，Adagrad算法.mp4
# X# R6 S% T) Q- {- b任务358：回顾LDA.mp4
任务359：举例说明生成的过程.mp4
. x, i- {/ A' b4 }) r: m" C$ ^" E5 a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
3 Y0 _! i% v6 w$ l$ N; e- |任务362：举例说明生成文章.mp4
任务363：gibbs sampler.mp4
  s) P* C' d4 R7 y# R" x) k任务364：collapsed gibbs sampling-01.mp4
3 U# J8 J3 u1 ^9 u& C  H- F任务365：collapsed gibbs sampling-02.mp4
任务366：collapsed gibbs sampling-03.mp4
任务367：collapsed gibbs sampling-04.mp4
; }. g/ y  z8 o; s5 d任务368：collapsed gibbs sampling-05.mp4
任务369：推导过程01.mp4
. d5 V0 ^0 Y+ u$ b( i9 @4 N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
) ~# y0 I7 B! e. A/ T& [; P- c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
) y" x: F( J0 y  v* x任务377：直播-01.mp4
" Z9 F) r4 [( P6 B任务378：直播-02.mp4
3 ^! A8 `8 o9 b; x7 ~) k6 i/ h6 q任务379：直播-03.mp4
  T* D, N9 I( }( x* H$ e$ \任务380：直播-04.mp4
任务381：直播-05.mp4
任务382：直播-06.mp4
  B1 ]' W8 e8 A6 E任务383：直播-07.mp4
* w/ \3 y) O$ D4 J: C8 s任务384：直播-01.mp4
任务385：直播-02.mp4
& W( B" Y9 P% u7 ?* j任务386：直播-03.mp4
7 _3 U6 x: P6 }! r' D任务387：直播-04.mp4
任务388：直播-05.mp4
) b0 j: J0 i1 A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
5 u1 M* z$ x# N5 z8 a4 r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
) b: J8 f, V) a+ Q* w任务399：Bert 的目标函数.mp4
任务400：permutation.mp4
任务401：pytorch实现skip-gram.mp4
& B9 P1 H7 s9 C! G任务402：Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
3 v2 ?, \1 r( H/ t  x任务403：Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.mp4
任务404：直播-01.mp4
& A2 O4 ^5 ?; A任务405：直播-02.mp4
, k9 Y1 ~( D6 v/ e- i& n任务406：直播-03.mp4
% Y" l, X( z! r. S2 _; e) S任务407：直播-04.mp4
( [% q: [. z1 X1 B$ S. o资料
! l! b7 U1 E  B: O└── course-info-master.zip
0 u- R; H6 T' d! i, [3 b        Homework0-SetupAccount-master.zip
. ]& D/ t7 I$ q7 B4 q5 ]) E; z        LDA2-master.zip
        Lesson1-Introduction-master.zip
        Lesson2-Complexity-QASystemIntro-master.zip
( C. \( w( c  h* e) p        Lesson3-QASystem1-master.zip
; M4 ]" V  O+ n- V- C$ X* ^2 `, F" p% u        Lesson4-master.zip
( y5 U1 K! f9 {1 M2 j/ ^1 h/ q        Lesson5-master.zip
; f7 ^2 G) b. x6 G& D9 @; L        Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection-master.zip
        Lesson9-CaseStudy-Viterbi-master.zip
        Lesson12-NaiveBayes-master.zip
        Lesson15-EmotionDetection-master.zip
2 y. F, ?" u2 S* p4 a) [        Lesson21-IE_NER-master.zip
4 H" @9 q1 u  ]+ A8 f        Project1-master.zip
        Project2-master.zip
8 x% V# S( z* J' i  [        Project3-master.zip
5 n" Q! f2 [" _2 F" E* l- n        ReviewSession-master.zip
        XLNet-Chatbot-master.zip
        聊天机器人.zip
9 k9 t3 c8 k7 u% u. _/ y' }
% k9 B: g& o( f* G' Z% l7 t/ O


  _9 _. K/ M6 q: R: I4 q

dwxiao

greedy自然语言处理NLP

9028

zhgehaobucuo,buzhidaoxingbuxing

hidyma

不错好资源 可以用

joraboy328

very goooood

FishParadise

greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程  java自学

雪程

greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程

pengx

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

wplhsf87

P训练营入门与实战

perry940

1111111111111111111