【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

8 _( P! \3 H# b8 ?' l' B' vJava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
/ w: D$ f; [- w, ?6 I4 j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
" @* W6 Q$ l+ Y5 B任务026：拼写纠错（2）.mp4
2 S5 {- x8 x" G' @3 L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
2 N; F! G7 Z* |! [+ H7 O; J, E/ s任务030：文本的相似度.mp4
任务031：tf-idf 文本表示.mp4
. |  u! u. L3 E! j3 _. v5 ^任务032：词向量介绍.mp4
; ]/ `7 r4 u6 }/ b+ b4 ?任务033：学习词向量.mp4
任务034：倒排表.mp4
任务035：Noisy Channel Model.mp4
任务036：语言模型介绍.mp4
( l& H& ]; L4 e2 d' |) U# [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
& C5 S% w9 Z. f$ p, t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
7 N4 I( S6 a  l) o8 f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
% h& `* J1 m; W$ K# C9 b0 u# a) T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
任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
5 d3 c$ ]3 T" n" T任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
" N% j2 w9 O* u( D( Z4 K! Z) k, b" T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
任务052：05专家系统介绍.mp4
任务053：06逻辑推理.mp4
* u# f: h) O$ u9 z# U! C任务054：07Case Study 风控.mp4
9 S3 E) H5 j* J5 l任务055：08一些难题.mp4
8 i# w! W# _3 z5 i6 N/ }5 r/ E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
+ o: D& P4 E  j! ?5 e- h- E任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
任务060：lambda表达式.mp4
- ?  R: d& A% x! J  T- f  ~' ^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
% }  r" g. N9 \6 [  f任务064：python三大推导式.mp4
4 A7 W1 g& D5 b0 O任务065：闭包.mp4
# W6 A: O& U/ Y任务066：装饰器一.mp4
任务067：装饰器二.mp4
& o/ y) p; O, q! d任务068：初识numpy.mp4
* C6 e- L, C0 {任务069：numpy数组的创建.mp4
. U: U3 I8 P8 R& l任务070：numpy的矢量化运算.mp4
任务071：numpy的花式索引.mp4
: x# }# d/ i6 N) i9 B任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
任务073：条件逻辑转数组.mp4
* c- b" x6 z/ l( Y% z' K  ^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
$ A& d& e/ `8 N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
! }* x. Q0 c- t# u, }- X: u9 V0 T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
任务083：初识dataframe.mp4
) b4 T3 z5 S4 j1 |4 _# K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
0 O$ h2 R8 j& W9 |任务086：层次化索引.mp4
3 `9 f; g* ^4 J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
任务091：虚拟环境的搭建.mp4
3 f* o% F- n5 i! g1 y, m任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
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
任务095：访问首页列表中的url .mp4
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
9 T% z, G/ J( H$ D+ C任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
5 m9 Z8 A9 A7 D: C9 ?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
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
8 |# b9 W! `' ~任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
. H* l; `$ [" Y6 m. j8 [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
, [" }$ X) Z5 s: G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
$ J% f! F. _. m: T# l" X  P任务112：关于面试的话题-01.mp4
任务113：关于面试的话题-02.mp4
+ |7 v2 j1 |& T( s+ j& ~任务114：关于面试的话题-03.mp4
& L2 r: ~8 {% L/ c% D$ X任务115：直播-01.mp4
1 r% k5 ?7 P) K' O* z) x5 R5 t任务116：直播-02.mp4
+ J- H% a9 R3 R- E. w" V, x. ]任务117：直播-03.mp4
任务118：直播-04.mp4
& m2 M* {' ^- v3 e* Y任务119：直播-05.mp4
+ v0 z. ]* I' L9 t+ @+ X任务120：直播-06.mp4
任务121：直播-07.mp4
任务122：直播-08.mp4
任务123：直播-09.mp4
' a  z7 @0 p: ^& K- k任务124：直播-10.mp4
任务125：直播-11.mp4
" ^$ O9 L5 z% L2 p4 V9 M' n任务126：当数据线性可分割的时候.mp4
2 M  `6 M& {0 n) l  w) {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
. I1 u2 Y! y, m4 v! i任务129：怎么避免过拟合.mp4
+ g. H# `5 P7 B+ m! b6 V. L任务130：正则介绍.mp4
3 i4 _. x( m, u# s7 o任务131：L1 VS L2.mp4
" h# d1 ?0 K; k: s# n( k任务132：review 数据结构串讲-01.mp4
4 @( k0 n* @- D任务133：review 数据结构串讲-02.mp4
, K  R" ?/ A% s0 y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
: k9 d& Y$ p3 b3 e任务137：正则的作用.mp4
$ e. Q3 L  w5 d- o5 \任务138：MLE VS MAP介绍.mp4
任务139：正则的使用.mp4
% m% p0 t0 f/ F& Z& ?5 ], `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
! o; H4 t  `5 V' [1 ?5 [任务143：总结.mp4
1 ?7 b" g. @6 @/ i. N任务144：MLE与MAP.mp4
8 Y% p7 s7 ^& C/ C# J. Z& G' _任务145：Lasso Regression介绍.mp4
% F1 L* T& p# t8 Q% _5 n7 j任务146：特征选择技术.mp4
任务147：LASSO介绍.mp4
% j7 \- U( e; q+ ]5 S2 [4 [! v! \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
6 ~& M7 Y! a0 h6 Y9 r任务152：Optimization.mp4
$ v+ p/ r5 `' \* p& Z任务153：Optimization is Everywhere.mp4
, M3 U6 i. J$ M! y任务154：Optimization - Categories.mp4
* B2 ?. e8 F* j1 h% j% |. d0 H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
) o+ g7 m- m& i6 ^5 V* H6 S任务160：介绍Set Cover Problem.mp4
: @& J. T: Y* ], _2 ~任务161：Approach1- Exhaustive Search.mp4
4 ~1 @+ {3 z$ v2 s8 w+ _: N+ l任务162：Approach2-贪心算法.mp4
任务163：Approach3-Optimization.mp4
4 J: U. f8 \, f" V$ p0 }$ i' |& K4 Y任务164：总结.mp4
( {% e- D) \/ k: {5 g. A$ }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
任务168：凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
任务169：收敛性推导.mp4
/ q2 S. ^+ w! O) q2 H. L# s任务170：Linear Classifier.mp4
7 b" I1 A1 \& W4 }任务171：Margin的计算.mp4
1 m5 O/ k: w) e, F- f1 c" ^' u9 t任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4
, u* T1 F7 _& u& J$ ~- T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
! q% T. S( d5 Y" o. g4 b; L任务176：attention transformer bert-01.mp4
任务177：attention transformer bert-02.mp4
) u: q; ?! u. s任务178：Capstone项目介绍.mp4
任务179：LinearSVM的缺点.mp4
% ^. t3 u  _) ]任务180：数据映射到高维.mp4
' K; [" D9 I1 R$ K/ L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
任务185：Primal-Dual介绍.mp4
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
任务189：命名实体识别介绍.mp4
/ s% O; s, A- m. w. s任务190：简历分析场景.mp4
/ c2 c, Z' K6 e  B任务191：搭建NER分类器.mp4
任务192：方法介绍.mp4
7 |3 U  k, h! K! x+ f& O# n任务193：基于规则的方法.mp4
) o% D3 V+ Z# w; U7 q3 S; a2 E任务194：投票决策方法.mp4
* f( p8 \$ N+ n( G+ d; {) x. ]- J+ W任务195：特征工程与特征表示01.mp4
0 B5 T' u8 M7 k4 L5 P- {4 G3 c" L任务196：特征工程与特征表示02.mp4
8 v. M2 n% i( G3 n5 d6 o% T任务197：问答.mp4
! G. X9 C; a+ V$ Q' Q任务198：信息抽取介绍.mp4
; R4 P& f5 n$ E$ G$ C" {任务199：Ontological Relation.mp4
" c3 B, Q! x* n+ K/ j0 X" ^$ x5 P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
7 k! R/ m0 r! `/ m) L: |- p任务203：cnn rnn transformer对比-01.mp4
任务204：cnn rnn transformer对比-02.mp4
任务205：关系抽取.mp4
# T6 T4 r% Z/ p任务206：bootstrap算法的缺点.mp4
- G0 l1 N. x/ K! z' f0 E任务207：SnowBall算法.mp4
5 k: b8 B. ~  a1 X2 }6 ^任务208：生成模板.mp4
; F! T  c( I* Y任务209：生成tuple与模板评估.mp4
任务210：评估记录+过滤.mp4
" I- \; ~+ b. N( z- z# j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
; q; T  e& o2 L7 @! s1 `8 D% V, P! K( [任务215：实体统一算法.mp4
- W% r7 D4 ~# G& V7 H( J5 @任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
+ x2 m9 v1 V7 R- K* r- S8 k任务217：什么是句法分析.mp4
% y; i# p! Q3 h) c! T. t! a% G6 i: {任务218：句法分析的应用.mp4
任务219：语法.mp4
7 R' t& }( K0 k: c2 b8 }, T+ _任务220：PCFG.mp4
任务221：评估语法树.mp4
/ z  @9 n+ N! f. p% A0 c任务222：寻找最好的树.mp4
任务223：CNF Form.mp4
任务224：CKY算法.mp4
任务225：时序模型.mp4
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
* K1 E2 S2 }0 ]+ H7 g: O( B, W任务229：HMM中的Inference问题.mp4
任务230：HMM中的F B算法1.mp4
- s3 h' p* b9 K% [+ C8 f任务231：HMM中的F B算法2.mp4
任务232：HMM中的F B算法3.mp4
/ M; _# F/ W. X# v7 A, W任务233：Data Representation.mp4
任务234：Latent Variable Models.mp4
& I2 C: l. \! L" R- ]8 G6 N/ O6 D4 U4 G任务235：Complete vs Incomplete Case.mp4
, b! e9 X" Q. p5 m# p" ?* q8 S. Y任务236：MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
# n2 g3 n; ]5 [5 S8 }任务237：EM Derivation.mp4
任务238：Remarks on EM.mp4
( Y; Q8 R2 g$ }8 [任务239：K-means.mp4
' q, p7 f, ]& ^; N0 K5 h7 p任务240：K-means Cost Function.mp4
2 L* u1 f# O" W任务241：MLE for GMM.mp4
5 i* T+ u9 O# ?7 q: L0 l2 _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
! Y: \9 h- ]# G; _' z* x% e任务245：Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246：Complete Case.mp4
% Z7 W  [: I3 `6 o# h' G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
! Z6 {% j0 ^, r任务250：估计PI.mp4
任务251：估计B.mp4
# Q. Z# `4 v9 g$ ]( ^任务252：估计A.mp4
任务253：公司实际项目串讲-01.mp4
$ q% j  C8 l1 h: J. ]+ |$ Y" r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
( K6 F6 h3 z8 \" M9 @% G任务256：有向图与无向图模型.mp4
& M+ y/ z- x( p' B$ J4 s" i任务257：生成模型与判别模型.mp4
任务258：Log-Linear Model.mp4
3 k5 {) L- }* M" X: }9 a$ v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
任务262：参数估计.mp4
  n$ f1 W6 P2 i) B. D- Q$ u/ w任务263：wordvector词向量.mp4
& E& f" D5 q$ r; C任务264：Global Generation of Distributed Representation.mp4
任务265：How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
任务266：Skip-Gram Model.mp4
任务267：语料库.mp4
; [" B' t6 [8 s& }& A2 M任务268：Word2Vec代码.mp4
* w9 H5 A8 b4 \0 \, A任务269：训练SkipGram问题.mp4
+ R* x7 P1 ^/ E: H  X任务270：SkipGram另一种目标函数构建.mp4
3 M# k4 @5 U& D$ z/ K任务271：SkipGram的negative sampling.mp4
任务272：评估词向量.mp4
0 [" o$ H1 Y( }' M! w8 c任务273：词向量在推荐系统中的应用.mp4
3 O% j# a/ S# x任务274：梯度提升树.mp4
任务275：答疑.mp4
$ ~1 a8 ]7 l& b* |3 r4 Q, B任务276：Word2vec.mp4
任务277：Learning with Subword.mp4
, m! [# Q# ]) l4 s2 J' l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
6 w- T- O  {4 U8 J2 M! X任务282：Category of Word Representation.mp4
; {  ^. ]) P- S, R9 }任务283：神经网络介绍.mp4
任务284：激活函数.mp4
- N6 x) u: B8 R/ A任务285：MLP.mp4
. ^$ A, g, k) f! t: o任务286：多层神经网络.mp4
任务287：Universal Approximation Theorem.mp4
9 a. Z- |7 W* @; d3 Y/ N+ y" L' \7 E任务288：Biological Inspiration.mp4
任务289：回顾神经网络.mp4
1 s5 P5 ~8 g: b1 o/ v, u$ [任务290：神经网络的损失函数.mp4
任务291：BP算法的核心流程.mp4
+ d0 s# L$ v# n  n0 t( ]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
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
任务298：深度学习中的Plateau.mp4
任务299：SGD的收敛条件.mp4
1 e- ]  m9 S, m% q: l任务300：Early Stopping.mp4
4 K& S. r/ h/ z! `任务301：为什么需要递归神经网络？.mp4
4 u/ Y( X5 e  u7 \任务302：递归神经网络介绍.mp4
任务303：语言模型.mp4
, b4 u- [; I* 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
任务307：LSTM的介绍.mp4
任务308：LSTM的应用.mp4
$ a! r) ^- I4 z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
+ @3 R7 \) e* b- O! Z( o( u任务314：What makes good representation-01.mp4
任务315：What makes good representation-02.mp4
1 L1 i; w! c, I/ i1 r8 w% w/ H: a任务316：What makes good representation-03.mp4
9 |+ h8 r  X8 P7 [9 j/ X$ e# Y任务317：Why Deep.mp4
: L4 S6 q: Q! N5 k2 P任务318：Why Deep Learning Hard to Train.mp4
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% U6 D5 }. [* a+ T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
任务325：Seq2Seq训练介绍.mp4
任务326：Inference Decoding.mp4
/ g5 v. H5 e0 R5 L任务327：Exhaustic Search.mp4
任务328：Beam Search.mp4
, u- R  r. Y& x& e任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
任务330：Attention注意力机制介绍.mp4
# V3 @9 C( A3 A/ j' s/ i! t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
3 \) m' n' p* s3 ?任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
- ?( D3 l' K) L- g" S4 P, U任务336：Seq2Seq的Attention.mp4
任务337：Self-Attention1.mp4
1 a* n+ w- S! ]' C任务338：Self-Attention2.mp4
5 p. l4 `$ S2 A) ^任务339：深度文本匹配-01.mp4
任务340：深度文本匹配-02.mp4
+ ~, i6 ?6 M7 w, D1 r1 f任务341：回顾Attention.mp4
任务342：RNN LSTM-based models.mp4
任务343：Transformer的结构.mp4
* r3 N! `) N& c( e7 I3 o/ K$ L任务344：Each Encoder Block.mp4
任务345：Self-Attention.mp4
6 h1 n8 C5 n& d7 b, i任务346：Add Normalize.mp4
" Y3 S( w4 q' p( q0 N( I任务347：BERT概念.mp4
' j9 x+ `4 w! a6 l! M6 b任务348：回顾Language model.mp4
: S! R6 o; Q- w任务349：masked Language model.mp4
任务350：masked Language model存在的问题.mp4
7 b5 z+ P: L; K( B任务351：LSTM.mp4
' q5 f7 j# A- Y9 q/ m5 F0 O, @6 K# P' h任务352：BERT训练过程.mp4
任务353：PGM领域.mp4
任务354：主题模型.mp4
任务355：回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
任务356：预测的过程.mp4
任务357：GD，SGD，Adagrad算法.mp4
任务358：回顾LDA.mp4
( ]8 a" z1 @& f/ f& g任务359：举例说明生成的过程.mp4
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
任务362：举例说明生成文章.mp4
- r; q, J- h- e, R6 t* H任务363：gibbs sampler.mp4
, e- Y% b8 R2 w7 r6 O: p8 s任务364：collapsed gibbs sampling-01.mp4
3 v/ g* X9 ?2 Y4 G任务365：collapsed gibbs sampling-02.mp4
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