【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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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
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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
, L4 U) P4 \- }8 X/ q
Java视频教程目录：

任务020：文本处理的流程.mp4
任务021：分词-前向最大匹配.mp4
3 G# k5 q  ~0 ?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
# d2 F) P- H$ F) n任务025：拼写错误纠正.mp4
任务026：拼写纠错（2）.mp4
$ o8 G8 o( i+ H+ _6 f+ g$ j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
2 a4 I" l+ _( o6 y8 e# @任务031：tf-idf 文本表示.mp4
6 X+ f2 R" P( g+ I. Y. e# z- _7 r任务032：词向量介绍.mp4
任务033：学习词向量.mp4
3 n3 G0 A. R! ^7 W. X任务034：倒排表.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
任务036：语言模型介绍.mp4
4 y; |' I8 k+ t9 g  B+ N7 E  _6 n任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4
  j" p+ l0 }. h任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4
" v7 }2 F  x  M$ G, l任务039：估计语言模型的概率.mp4
) _9 g$ {8 ?, m3 \* M* _* p5 b任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4
" Q6 |7 ~6 p5 e7 c3 S任务041：Add-one Smoothing.mp4
/ @6 O; c7 ~5 Z: a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
, X( W" K4 @1 Z4 P1 ]7 ]$ a  o9 Z任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
. n8 r9 ]7 b' Y0 P3 N7 I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
2 Z, P! M- o+ v8 k任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
9 y% S# H0 Q6 L, |" N任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
任务050：03利用语言模型生成句子.mp4
  Z( w' v, G" h1 P/ u5 r2 N: r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
6 |7 K6 R- Q% I* g$ b. Z任务056：09机器学习介绍01.mp4
- Z) N/ ]5 @! u: M2 P1 k9 y任务057：10机器学习介绍02.mp4
' \( o/ o- I+ c( h& w任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
( i% T8 |( Y, _- m& `任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
( w8 i5 W6 {# I) x# I任务060：lambda表达式.mp4
) p, |$ g! ?$ T" U: u. y  i0 ~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
! E( V8 o7 n+ g( V任务065：闭包.mp4
6 D) |/ L' B( U9 K/ h7 [* Y任务066：装饰器一.mp4
) V  D4 K, D7 q* }8 p任务067：装饰器二.mp4
  X2 b: k- ?$ P任务068：初识numpy.mp4
7 ]0 v" w( y, r任务069：numpy数组的创建.mp4
' n6 F4 K- d* H$ Z/ @, x/ T任务070：numpy的矢量化运算.mp4
任务071：numpy的花式索引.mp4
0 a- y0 z5 P2 P, j" Z任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
& @' U; o* T: a' \  z任务073：条件逻辑转数组.mp4
: I! K& s4 m2 l7 x" v+ F" b( r任务074：数学运算与排序.mp4
任务075：numpy文件处理.mp4
1 D% E! J2 `' J" t" o, O$ F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
8 X: M- Z8 ^! }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
; r- D, [) T% m5 I% {% C' y) Q任务081：词性标注-实战（5）.mp4
任务082：初识series类型.mp4
4 c# |/ H' ?2 d1 H! a: b* S% ~任务083：初识dataframe.mp4
任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
$ w  {% |. Z/ y& l/ s6 \" d任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4
, F" }# ?$ t0 \  T任务086：层次化索引.mp4
1 I' E' V6 u: H" h0 {  K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
8 T. D( l' I/ k0 \5 u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 R" V; }4 @$ A" M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
! i5 w; {2 A/ s* H# Y" X  k. P. i任务095：访问首页列表中的url .mp4
* L# _! ]4 p% E任务096：获取帖子标题和内容.mp4
: Y6 I, a: S' Q6 N" i; |任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4
* a. Q0 ?+ x, n* R0 i# C1 m3 G任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
7 |' X( C0 A) S) E' _任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
4 _4 J- Y  Y6 v3 U任务100：数据持久化代码开发.mp4
% w, T% i  p. _5 c0 J7 f# R任务101：数据入库.mp4
任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
; j+ B* x  T5 p" v, ~" g任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
2 ^! G/ B7 k$ w$ ^* X1 j) x任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
6 l: r2 n) w3 A4 H任务105：精确率和召回率.mp4
任务106：逻辑回归介绍.mp4
* Y* ?: r% C3 q. e! q/ L( e: Z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
$ G, H( [& \; ~任务110：逻辑回归的梯度下降法.mp4
% J; I- R3 q$ h$ Y' E任务111：当线性可分的时候.mp4
任务112：关于面试的话题-01.mp4
% M# ?  x$ O. f4 N- ]! U任务113：关于面试的话题-02.mp4
任务114：关于面试的话题-03.mp4
7 o& r9 _/ {- J任务115：直播-01.mp4
4 g3 m6 F! Q( m: X任务116：直播-02.mp4
9 X1 z; f- j2 }$ D# E8 d任务117：直播-03.mp4
任务118：直播-04.mp4
4 |2 _6 _, Y0 D  ?% n' T& C# u任务119：直播-05.mp4
任务120：直播-06.mp4
( f; N- t% h$ t& h2 m4 {: U任务121：直播-07.mp4
任务122：直播-08.mp4
- A. f  ^" e# M任务123：直播-09.mp4
$ a) ^1 K1 ?3 f8 g- s8 p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
5 ~2 Z, z! ~" v任务128：模型复杂度与过拟合.mp4
: ]- ^2 Q2 `; T/ n' h4 D+ R任务129：怎么避免过拟合.mp4
+ S2 v2 ?1 X( G% Q' O# L任务130：正则介绍.mp4
任务131：L1 VS L2.mp4
6 T$ ^0 w& i1 N任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
$ @7 G4 I1 a: Z( @1 e# P' q8 N  B任务133：review 数据结构串讲-02.mp4
$ @# r( _' Q0 n6 P7 x/ C任务134：Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
5 i8 p% w9 d/ c/ d' j9 U% X任务135：交叉验证（1）.mp4
1 o9 e. g* ~7 W0 L/ E- [任务136：交叉验证（2）.mp4
9 G3 E0 b- x% c9 p$ Z0 Y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
5 i" P9 x2 c$ s% x& m任务144：MLE与MAP.mp4
任务145：Lasso Regression介绍.mp4
+ H& U5 n  x& O' u任务146：特征选择技术.mp4
任务147：LASSO介绍.mp4
任务148：Coordinate Descent.mp4
0 s! N6 z. Z2 p# J& g0 `! G3 M任务149：Coordinate Descent for LASSO.mp4
' S3 P. ^, n, _2 w: B! j. Y任务150：其他LASSO Solver.mp4
任务151：变分推断 指数族家族 lda.mp4
3 x6 l& v8 E0 \1 _0 W' H% p( U/ J, g任务152：Optimization.mp4
( V; J6 ^( M/ Y/ X$ P' z. z" U任务153：Optimization is Everywhere.mp4
$ {1 e* K$ E8 }) T$ ^0 _+ |任务154：Optimization - Categories.mp4
任务155：Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
$ @/ K! l$ o' S% L任务156：判断一个函数是凸函数.mp4
5 ?% f! J9 j: T任务157：解决一个具体问题1.mp4
' \# o6 x. K* M7 ?任务158：解决一个具体问题2.mp4
+ J& d- f) j4 q- |6 O任务159：回顾凸函数.mp4
/ h# v+ }' o; {! u6 J* }3 j! U任务160：介绍Set Cover Problem.mp4
任务161：Approach1- Exhaustive Search.mp4
9 `& f& K8 v6 v: U1 V8 M任务162：Approach2-贪心算法.mp4
/ I( ^. }. y& c( Q任务163：Approach3-Optimization.mp4
+ K5 l" H( x1 J! J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
- g: t+ b* X3 Y% w9 V8 G9 q3 l任务168：凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
2 Y4 q& D  \: [2 Y9 B9 V( n3 j, O任务169：收敛性推导.mp4
任务170：Linear Classifier.mp4
任务171：Margin的计算.mp4
7 b: J: e; K' E" j" s任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
8 W. |" Q. W9 M7 h! G( v任务173：SVM的目标函数：Soft constraint.mp4
" Z: n) c2 \% f任务174：Hinge Loss.mp4
5 ~7 u5 M' q7 u  O' o* Z任务175：Primal-Dual介绍.mp4
' h3 y/ _! {9 N! j& e任务176：attention transformer bert-01.mp4
; C( l! y: L. n8 Z) ~任务177：attention transformer bert-02.mp4
任务178：Capstone项目介绍.mp4
/ ~" y, x. u. H6 o3 ?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
" c2 z9 U' _0 E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
$ x" {: I2 A3 Q) r任务187：Kernel Trick.mp4
任务188：信息抽取介绍 直播.mp4
# R  }! W( f- o" y5 g5 j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
( p% {7 K/ r" X* W任务193：基于规则的方法.mp4
9 t: v2 i7 l% F4 h: a: V任务194：投票决策方法.mp4
任务195：特征工程与特征表示01.mp4
; Y) Z" q) k7 w- M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
8 P4 P& {+ h9 y5 }3 ?任务200：关系抽取方法介绍.mp4
6 L. e: P7 N5 u# v) P) K任务201：基于规则的方法.mp4
4 _& G2 y2 G  w. k0 Y7 U任务202：基于监督学习的方法.mp4
7 w+ Z" o- n* I) `; q任务203：cnn rnn transformer对比-01.mp4
任务204：cnn rnn transformer对比-02.mp4
2 t1 b5 _* @( q3 ]6 S4 Z9 F任务205：关系抽取.mp4
& L7 {* z# Y4 a2 q% ?7 R任务206：bootstrap算法的缺点.mp4
' g5 t) r4 }( D- V. h; T任务207：SnowBall算法.mp4
0 `5 F5 {! |0 u! ?6 f任务208：生成模板.mp4
任务209：生成tuple与模板评估.mp4
6 ?" H1 P8 n3 r6 D# K. w任务210：评估记录+过滤.mp4
# }; y- u. @) ]2 }+ K任务211：SnowBall总结.mp4
/ y) U: Y9 a0 e  _任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
; D- g( @" \  T$ H* Y任务213：实体消歧算法.mp4
5 d* ^1 Z' N* ~8 M7 z任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4
" x' [+ t3 N6 u0 L# D7 ?+ @任务215：实体统一算法.mp4
- [  K* |" a* d6 e任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
/ [. a3 [# m9 u任务217：什么是句法分析.mp4
任务218：句法分析的应用.mp4
( `" \2 h1 E; @任务219：语法.mp4
任务220：PCFG.mp4
# Q& o3 ~, G( w. `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
3 E) u, D) w8 u. r! q2 R任务224：CKY算法.mp4
任务225：时序模型.mp4
任务226：HMM的介绍.mp4
" w6 Q* e  N" c* ?( k- o任务227：HMM的应用例子.mp4
任务228：HMM的参数.mp4
# ^. s  U8 T! V# [) Q任务229：HMM中的Inference问题.mp4
任务230：HMM中的F B算法1.mp4
3 w, n# H5 D. q& n  |% S4 a+ J7 ?任务231：HMM中的F B算法2.mp4
任务232：HMM中的F B算法3.mp4
' r1 d% x. j0 x: X: L: p3 e任务233：Data Representation.mp4
任务234：Latent Variable Models.mp4
任务235：Complete vs Incomplete Case.mp4
3 T( N' W2 E, {+ V! _任务236：MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
/ q8 T0 n) @! E% j3 Y& O$ f0 j. o任务237：EM Derivation.mp4
4 J# P' v- k* |: ^1 f) o$ ^任务238：Remarks on EM.mp4
任务239：K-means.mp4
; B3 |: B* M* w4 ]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
& f# T2 Z8 v$ |+ h' R' H5 f( _任务244：HMM中的参数.mp4
1 d) {* b4 Q0 J8 }/ [2 J" N4 x任务245：Complete vs Incomplete Case.mp4
/ M& @- ^8 T) w$ f7 Y3 T9 B) V2 k3 Z任务246：Complete Case.mp4
" T0 |7 {( `8 y0 \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
+ e( Y# A5 {- X任务250：估计PI.mp4
任务251：估计B.mp4
2 O* h' N7 t! S  ^. I: ^7 ], @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
+ h' G% Y/ W' v) V. g6 F任务258：Log-Linear Model.mp4
( n& z) x- G6 T9 y' m1 y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
2 W# {) L4 ?/ }$ z任务262：参数估计.mp4
任务263：wordvector词向量.mp4
9 k5 y# }7 a8 V, |任务264：Global Generation of Distributed Representation.mp4
3 k& a2 I9 {4 V任务265：How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
任务266：Skip-Gram Model.mp4
; Q3 `$ \' L( ?& U; ~2 r1 H' }3 f任务267：语料库.mp4
/ |4 R3 P! p/ |任务268：Word2Vec代码.mp4
任务269：训练SkipGram问题.mp4
3 [. z: t) e' @" r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
' [* X8 R8 [: F" Z$ n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
; M) m& c( v' s2 J; E  I: d任务275：答疑.mp4
- n4 Q/ E$ a, P/ x, D任务276：Word2vec.mp4
, ]( x) r/ p* R) x任务277：Learning with Subword.mp4
任务278：When subword is needed.mp4
" ]) M( ~, t$ G. B  d任务279：Learn Embedding from Language Model.mp4
  p' F- J& }# [" w. f- Q6 I) _任务280：What are potential solutions.mp4
: _+ i, I. N' ^0 t2 |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
+ k& |* w/ J6 f' j任务285：MLP.mp4
任务286：多层神经网络.mp4
任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
* U  G6 |+ d7 `$ X: R# v9 w任务288：Biological Inspiration.mp4
. l; i5 D9 G8 {. _9 z$ y任务289：回顾神经网络.mp4
9 S0 N- ?" J; r/ z" e3 j+ `8 q任务290：神经网络的损失函数.mp4
' a7 T7 `/ w+ s0 [: H  Z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
3 K* g# d/ d# b1 ^" E1 o任务293：对隐含层的梯度计算.mp4
9 Q7 i( i' E! X4 l$ B, z6 P# @任务294：对参数的梯度计算.mp4
4 ~( {1 x# H5 T6 o: W) X任务295：对BP算法的总结.mp4
( _" P6 ]2 e# b0 m3 f" l- U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
$ ?7 q+ ]& b7 m9 e8 y任务299：SGD的收敛条件.mp4
0 Y# j/ C0 X- a( q任务300：Early Stopping.mp4
& r* ^# e( x( ?9 s6 C+ R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 H, ?) B  m9 Q: r# q; d任务303：语言模型.mp4
% n2 S0 d/ B' c: s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
/ z- C, ~% G4 |% P任务307：LSTM的介绍.mp4
& v/ o' [/ l( W' X! f% {# `+ `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
9 l5 \9 x! f* T+ L- L任务313：Representation Learning.mp4
, q; [: B# k! g4 n+ f/ V' K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
' Y$ s- k5 O: m" ?! j1 B$ |任务317：Why Deep.mp4
任务318：Why Deep Learning Hard to Train.mp4
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* T$ ?. \3 B' H4 G6 G! u任务319：Ways to Solve Training.mp4
3 e8 v6 l6 I& {任务320：Dropout 介绍.mp4
. a2 S: S3 V! z+ }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
- F$ s$ Z3 ~% Z9 q: I: N% B任务324：Seq2Seq模型.mp4
任务325：Seq2Seq训练介绍.mp4
任务326：Inference Decoding.mp4
, _# @: A) O1 D& p1 E3 Q2 L6 ^任务327：Exhaustic Search.mp4
任务328：Beam Search.mp4
: j0 G2 g/ l9 i8 `任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
, t' V% x5 {3 W' k! t. C0 R5 s任务330：Attention注意力机制介绍.mp4
% G2 |- ^  I. a任务331：看图说话介绍.mp4
! x8 ?! j1 B3 R, A8 X* u1 f任务332：图像识别的注意力机制.mp4
( g; A, ]8 I6 j! p. M' v+ ^! Y任务333：基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
. Q0 j; K9 }6 X# ]& N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
, e9 E) o  u4 [+ b& f/ i4 B3 I8 t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
1 D4 @; @- p  }$ e/ |9 m任务345：Self-Attention.mp4
任务346：Add Normalize.mp4
% f+ J4 b1 I+ Q' Y9 y, q任务347：BERT概念.mp4
% x: A! _, F+ o) W  B任务348：回顾Language model.mp4
任务349：masked Language model.mp4
; W/ R. A" Z4 o: m2 J# F9 K任务350：masked Language model存在的问题.mp4
6 z2 Q! ?6 }2 W% ~; o7 q5 F任务351：LSTM.mp4
/ @, v$ |2 a) a8 X  ~! w1 P' o; W任务352：BERT训练过程.mp4
任务353：PGM领域.mp4
任务354：主题模型.mp4
% l2 Q4 L; D0 u" \; e, S任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
任务356：预测的过程.mp4
  M  L7 j* U* r8 s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
& p$ w& c# v) j1 P: E任务360：从官方的角度讲解生成的过程.mp4
' q0 D+ C2 e& ^, y任务361：α到θi的生成.mp4
0 d- n0 z  X' c7 m( M3 q任务362：举例说明生成文章.mp4
4 {+ O' X! n* c3 @$ h任务363：gibbs sampler.mp4
# n4 S: r: G5 Y) H任务364：collapsed gibbs sampling-01.mp4
- }; [" y" G6 s) M1 x- x任务365：collapsed gibbs sampling-02.mp4
任务366：collapsed gibbs sampling-03.mp4
7 r* l" b/ W+ w5 K. D任务367：collapsed gibbs sampling-04.mp4
任务368：collapsed gibbs sampling-05.mp4
0 v; M% `. Z) o, S0 Z/ q5 Y; s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
& `$ M' ^* M# d7 J. b: c任务372：Gibbs采样01.mp4
6 b" @; ^& q9 n/ A+ L任务373：Gibbs采样02.mp4
任务374：Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
+ u+ p2 `9 ~* [任务375：Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
+ L% p4 c+ q8 O+ [, ]任务376：核函数.mp4
& Z' ~1 e; i; H9 Y! F任务377：直播-01.mp4
) s' T) t8 `1 d9 \' H+ ^% U! q任务378：直播-02.mp4
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5 F. o5 ]9 ^8 p, X3 `4 V任务380：直播-04.mp4
# E. O, E! o% o2 [' d4 U2 ?任务381：直播-05.mp4
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. \1 T& k/ l' Q# L- d. J: j任务388：直播-05.mp4
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任务398：改进思路.mp4
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7 y3 y& S4 `3 S' ^5 W/ J! k6 e' Q任务402：Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
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