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【0043】2019年新贪心学院NLP自然语言处理就业班(价值15980元)

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【0043】2019年新贪心学院NLP自然语言处理就业班(价值15980元)
【课程目录】需要课程加QQ:2954529884
├──第1章 课程宣传片  
|   └──任务1:自然语言处理训练营  96.36M
├──第2章 课程介绍以及NLP概论  
|   ├──任务2:训练营介绍 课程体系介绍  36.44M
|   ├──任务3:NLP定义以及歧义性  26.75M
|   ├──任务4:案例:机器翻译01  79.20M
|   ├──任务5:案例:机器翻译02  70.81M
|   ├──任务6:NLP的应用场景  21.05M
|   ├──任务7:NLP的关键技术  51.17M
|   ├──任务8:算法复杂度介绍  72.20M
|   └──任务9:课后答疑  79.10M
├──第3章 时间复杂度与问答系统  
|   ├──任务10:简单的复杂度的回顾  11.56M
|   ├──任务11:归并排序  36.97M
|   ├──任务12:Master Theorem  496.65M
|   ├──任务13:斐波那契数的时间复杂度  49.13M
|   ├──任务14:斐波那契数的空间复杂度  45.50M
|   ├──任务15:斐波那契数的循环实现  27.82M
|   ├──任务16:P vs NP vs NP Hard vs NP Complete  50.73M
|   └──任务17:问答系统介绍  130.34M
├──第4章 Review Session 1  
|   ├──任务18:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01  49.32M
|   └──任务19:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02  69.65M
├──第5章 文本处理技术(1)  
|   ├──任务20:文本处理的流程  31.10M
|   ├──任务21:分词-前向最大匹配  85.84M
|   ├──任务22:分词-后向最大匹配  38.34M
|   ├──任务23:分词-考虑语言模型  77.23M
|   ├──任务24:分词-维特比算法  127.04M
|   └──任务25:拼写错误纠正  100.61M
├──第6章 文本处理技术(2) ------ 19年2月12日  
|   ├──任务26:拼写纠错(2)  96.29M
|   ├──任务27:拼写纠错(3)  144.38M
|   ├──任务28:停用词过滤,Stemming操作  134.82M
|   ├──任务29:文本的表示  380.66M
|   ├──任务30:文本的相似度  205.42M
|   ├──任务31:tf-idf 文本表示  195.29M
|   ├──任务32:词向量介绍  272.37M
|   ├──任务33:学习词向量  239.81M
|   └──任务34:倒排表  223.85M
├──第7章 语言模型———19年2月14日  
|   ├──任务35:Noisy Channel Mode  78.43M
|   ├──任务36:语言模型介绍  26.31M
|   ├──任务37:Chain Rule和Markov Assumption  145.30M
|   ├──任务38:Unigram, Bigram, N-gram  65.28M
|   ├──任务39:估计语言模型的概率   110.79M
|   ├──任务40:评估语言模型:Perplexity  107.98M
|   ├──任务41:Add-one Smoothing  57.55M
|   ├──任务42:Add-K Smoothing  41.08M
|   └──任务43:Interpolation  48.16M
├──第8章 Review 基于几个例子,书写动态规划-----19年2月16日  
|   ├──任务44:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01  54.70M
|   ├──任务45:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02  47.52M
|   └──任务46:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03  48.85M
├──第9章 拼写纠错实战(语言模型,Noisy Channel Model)------19年2月16日  
|   └──任务47:Lesson6直播  435.93M
├──第10章 专家系统与朴素贝叶斯------19年2月19日  
|   ├──任务48:01在训练数据里没有见过的怎么处理?  87.41M
|   ├──任务49:02Good-Turning Smoothing  218.78M
|   ├──任务50:03利用语言模型生成句子  151.13M
|   ├──任务51:04专家系统与基于概率统计学习  81.22M
|   ├──任务52:05专家系统介绍   157.84M
|   ├──任务53:06逻辑推理  115.07M
|   ├──任务54:07Case Study 风控  39.03M
|   ├──任务55:08一些难题  81.47M
|   ├──任务56:09机器学习介绍01  118.21M
|   ├──任务57:10机器学习介绍02  99.62M
|   ├──任务58:11朴素贝叶斯介绍  135.11M
|   └──任务59:12Case Study 垃圾邮件过滤  119.82M
├──第11章 Python函数式编程-----2019年2月21日  
|   ├──任务60:lambda表达式   11.54M
|   ├──任务61:map函数的应用  15.81M
|   ├──任务62:filter过滤器  13.03M
|   ├──任务63:reduce函数  12.95M
|   ├──任务64:python三大推导式  28.28M
|   ├──任务65:闭包  25.21M
|   ├──任务66:装饰器一  14.83M
|   └──任务67:装饰器二  33.99M
├──第12章 Python数据处理-----2019年2月21日  
|   ├──任务68:初识numpy  13.82M
|   ├──任务69:numpy数组的创建  36.31M
|   ├──任务70:numpy的矢量化运算  16.09M
|   ├──任务71:numpy的花式索引  43.67M
|   ├──任务72:numpy数组转置和轴对换  28.02M
|   ├──任务73:条件逻辑转数组  25.68M
|   ├──任务74:数学运算与排序  28.57M
|   ├──任务75:numpy文件处理  33.25M
|   └──任务76:线性代数函数和随机漫步例子  24.40M
├──第13章 词性标注-实战 (2019年2月23日)  
|   ├──任务77:词性标注-实战(1)  65.61M
|   ├──任务78:词性标注--实战(2)  158.52M
|   ├──任务79:词性标注-实战(3)   76.29M
|   ├──任务79:词性标注-实战(4)   134.13M
|   └──任务81:词性标注-实战(5)  32.60M
├──第14章 Pandas与Matplotlib-----2019年2月26日  
|   ├──任务82:初识series类型  29.78M
|   ├──任务83:初识dataframe  41.06M
|   ├──任务84:重新索引、数学运算和数据对齐  34.31M
|   ├──任务85:dataframe和series之间的运算和排序  24.67M
|   ├──任务86:层次化索引  35.37M
|   ├──任务87:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算  34.00M
|   ├──任务88:pandas读写csv文件  36.17M
|   ├──任务89:pandas读取excel文件并画图  28.59M
|   └──任务90:matplotlib可视化及学习方法建议  44.57M
├──第15章 Python爬虫框架Scrapy的使用-----2019年2月26日  
|   ├──任务100:数据持久化代码开发.mp4  67.57M
|   ├──任务101:数据入库.mp4  95.98M
|   ├──任务91:虚拟环境的搭建.mp4  18.99M
|   ├──任务92:创建第一个爬虫项目.mp4  29.70M
|   ├──任务93:调试运行爬虫程序.mp4  23.58M
|   ├──任务94:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4  49.48M
|   ├──任务95:访问首页列表中的url.mp4  45.81M
|   ├──任务96:获取帖子标题和内容 .mp4  56.32M
|   ├──任务97:处理帖子内容中的特殊标签.mp4  38.89M
|   ├──任务98:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4  48.94M
|   └──任务99:爬虫的bug调试与修复.mp4  54.57M
├──第16章 2019.2.24Review importance sample negtive sample nce  
|   ├──任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4  58.48M
|   ├──任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4  68.23M
|   └──任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp4  75.28M
├──第17章 逻辑回归2019年2月28日  
|   ├──任务105:精确率和召回率  194.52M
|   ├──任务106:逻辑回归介绍  201.09M
|   ├──任务107:逻辑回归是线性分类器  45.32M
|   ├──任务108:逻辑回归的目标函数  114.55M
|   ├──任务109:梯度下降法  141.45M
|   ├──任务110:逻辑回归的梯度下降法  227.74M
|   └──任务111:当线性可分的时候  9.48M
├──第18章 Review 关于面试的话题-----2019年3月2日  
|   ├──任务112:关于面试的话题-01   36.21M
|   ├──任务113:关于面试的话题-02   46.29M
|   └──任务114:关于面试的话题-03  37.00M
├──第19章 直播2019年3月2日  
|   ├──任务115:直播-01  20.69M
|   ├──任务116:直播-02  19.59M
|   ├──任务117:直播-03  19.68M
|   ├──任务118:直播-04  31.89M
|   ├──任务119:直播-05  17.13M
|   ├──任务120:直播-06  30.58M
|   ├──任务121:直播-07  12.05M
|   ├──任务122:直播-08  54.16M
|   ├──任务123:直播-09  33.00M
|   ├──任务124:直播-10  28.63M
|   └──任务125:直播-11  29.03M
├──第20章 -----2019年3月5日  
|   ├──任务126:当数据线性可分割的时候  63.64M
|   ├──任务127:限制参数变得太大  154.56M
|   ├──任务128:模型复杂度与过拟合  402.80M
|   ├──任务129:怎么避免过拟合  65.30M
|   ├──任务130:正则介绍  98.47M
|   └──任务131:L1 VS L2  270.67M
├──第21章 Review 数据结构串讲-----2019年3月9日  
|   ├──任务132:review 数据结构串讲-01  63.15M
|   └──任务133:review 数据结构串讲-02  59.97M
├──第22章 2019年3月9日 直播  
|   ├──任务134:Affective Computing & 情绪识别实战  158.02M
|   ├──任务135:交叉验证(1)  17.18M
|   ├──任务136:交叉验证(2)  51.23M
|   ├──任务137:正则的作用  23.84M
|   ├──任务138:MLE VS MAP介绍  28.27M
|   └──任务139:正则的使用(1)  67.07M
├──第23章 -----2019年3月12日  
|   ├──任务140:交叉验证  161.67M
|   ├──任务141:参数搜索策略  201.47M
|   ├──任务142:高级:正则的灵活应用  247.95M
|   ├──任务143:总结   44.28M
|   └──任务144:MLE与MAP  297.46M
├──第24章 -----2019年3月15日  
|   ├──任务145:Lasso Regression介绍  71.09M
|   ├──任务146:特征选择技术  229.55M
|   ├──任务147:LASSO介绍  108.23M
|   ├──任务148:Coordinate Descent  87.62M
|   ├──任务149:Coordinate Descent for LASSO  174.16M
|   └──任务150:其他LASSO Solver  26.72M
├──第25章 Review 变分推断 指数族家族 lda---20190316  
|   └──任务151:变分推断 指数族家族 lda.mp4  202.22M
├──第26章 Optimization---20190316 直播  
|   ├──任务152:Optimization  34.39M
|   ├──任务153:Optimization is Everywhere  57.49M
|   ├──任务154:Optimization - Categories  25.00M
|   ├──任务155:Convex Optimization-Global vs Local Optimal  9.35M
|   ├──任务156:判断一个函数是凸函数  64.28M
|   ├──任务157:解决一个具体问题1  50.81M
|   └──任务158:解决一个具体问题2  90.65M
├──第27章 ---2019年3月21日  
|   ├──任务159:回顾凸函数  37.21M
|   ├──任务160:介绍Set Cover Problem  43.56M
|   ├──任务161:Approach1- Exhaustive Search  49.94M
|   ├──任务162:Approach2-贪心算法  67.14M
|   ├──任务163:Approach3-Optimization  252.77M
|   ├──任务164:总结  72.96M
|   ├──任务165:回顾-逻辑回归的梯度下降法  21.28M
|   ├──任务166:梯度下降法的复杂度  24.64M
|   ├──任务167:梯度下降法的收敛分析  115.25M
|   ├──任务168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件  203.39M
|   └──任务169:收敛性推导   244.22M
├──第28章 ---2019年3月22日  
|   ├──任务170:Linear Classifier  97.93M
|   ├──任务171:Margin的计算  75.52M
|   ├──任务172:SVM的目标函数:Hard constraint   45.26M
|   ├──任务173:SVM的目标函数:Soft constraint  108.52M
|   ├──任务174:Hinge Loss  149.39M
|   └──任务175:Primal-Dual介绍   47.98M
├──第29章 Review attention transformer bert  
|   ├──任务176:attention transformer bert-01  187.25M
|   └──任务177:attention transformer bert-02  115.22M
├──第30章 Capstone项目介绍---2019.03.26  
|   └──任务178:Capstone项目介绍  133.44M
├──第31章 ---2019年3月26日  
|   ├──任务179:LinearSVM的缺点  45.59M
|   ├──任务180:数据映射到高维  83.84M
|   ├──任务181:拉格朗日-等号条件处理  104.05M
|   ├──任务182:拉格朗日-不等号条件处理   94.19M
|   ├──任务183:KKT条件  32.60M
|   ├──任务184:SVM的KKT条件  44.66M
|   ├──任务185:Primal-Dual介绍  72.07M
|   ├──任务186:SVM的Dual推导  95.58M
|   └──任务187:Kernel Trick  152.42M
├──第32章 ---2019年3月23日  
|   ├──任务188:信息抽取介绍 直播  144.01M
|   ├──任务189:命名实体识别介绍  54.96M
|   ├──任务190:简历分析场景  7.06M
|   ├──任务191:搭建NER分类器  34.41M
|   ├──任务192:方法介绍  2.90M
|   ├──任务193:基于规则的方法  3.68M
|   ├──任务194:投票决策方法  21.91M
|   ├──任务195:特征工程与特征表示01  127.84M
|   ├──任务196:特征工程与特征表示02   84.87M
|   └──任务197:问答  127.45M
├──第33章 --2019年3月28日  
|   ├──任务198:信息抽取介绍  186.09M
|   ├──任务199:Ontological Relation  34.70M
|   ├──任务200:关系抽取方法介绍  39.27M
|   ├──任务201:基于规则的方法  123.12M
|   └──任务202:基于监督学习的方法  246.14M
├──第34章 20190330 Review Session: cnn rnn transformer对比  
|   ├──任务203:cnn rnn transformer对比-01  53.31M
|   └──任务204:cnn rnn transformer对比-02  58.57M
├──第35章 ---2019年3月30日 直播  
|   ├──任务205:关系抽取  91.17M
|   ├──任务206:bootstrap算法的缺点  18.21M
|   ├──任务207:SnowBall算法  70.14M
|   ├──任务208:生成模板  52.84M
|   ├──任务209:生成tuple与模板评估  55.63M
|   ├──任务210:评估记录+过滤   69.55M
|   └──任务211:SnowBall总结   23.56M
├──第36章 --2019年4月2日  
|   ├──任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍  55.35M
|   ├──任务213:实体消歧算法   74.20M
|   ├──任务214:Entity Resolution(实体统一)  52.55M
|   ├──任务215:实体统一算法  169.23M
|   └──任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍  89.97M
├──第37章 --2019年4月9日  
|   ├──任务217:什么是句法分析  73.69M
|   ├──任务218:句法分析的应用  29.13M
|   ├──任务219:语法   85.21M
|   ├──任务220:PCFG  24.14M
|   ├──任务221:评估语法树  77.09M
|   ├──任务222:寻找最好的树  13.46M
|   ├──任务223:CNF Form  150.47M
|   └──任务224:CKY算法  256.55M
├──第38章 --2019年4月11日  
|   ├──任务225:时序模型   33.54M
|   ├──任务226:HMM的介绍  30.54M
|   ├──任务227:HMM的应用例子  151.95M
|   ├──任务228:HMM的参数  121.67M
|   ├──任务229:HMM中的Inference问题  239.85M
|   ├──任务230:HMM中的F B算法1  156.90M
|   ├──任务231:HMM中的F B算法2  117.58M
|   └──任务232:HMM中的F B算法3   98.90M
├──第39章 --2019年4月13日 直播  
|   ├──任务233:Data Representation   20.89M
|   ├──任务234:Latent Variable Models  45.57M
|   ├──任务235:Complete vs Incomplete Case  11.16M
|   ├──任务236:MLE for Complete and Incomplete Case  14.01M
|   ├──任务237:EM Derivation  80.14M
|   ├──任务238:Remarks on EM   6.14M
|   ├──任务239:K-means  14.38M
|   ├──任务240:K-means Cost Function  40.24M
|   └──任务241:MLE for GMM   32.39M

├──第40章 20190413 Review 模拟面试(mp3)  
|   ├──任务242:模拟面试(mp3)-01   37.86M
|   └──任务243:模拟面试(mp3)-02  33.48M
├──第41章 --2019年4月18日  
|   ├──任务244:HMM中的参数   69.68M
|   ├──任务245:Complete vs Incomplete Case  15.71M
|   ├──任务246:Complete Case  68.40M
|   ├──任务247:Incomplete Case  21.48M
|   ├──任务248:EM算法回顾   44.34M
|   ├──任务249:F B算法回顾   38.70M
|   ├──任务250:估计PI  71.05M
|   ├──任务251:估计B   110.23M
|   └──任务252:估计A  349.98M
├──第42章 20190420 Review 公司实际项目串讲  
|   ├──任务253:公司实际项目串讲-01  44.63M
|   ├──任务254:公司实际项目串讲-02  82.90M
|   └──任务255:公司实际项目串讲-03  91.55M
├──第43章 --2019年4月20日  
|   ├──任务256:有向图与无向图模型  147.26M
|   ├──任务257:生成模型与判别模型  10.10M
|   ├──任务258:Log-Linear Model   31.38M
|   ├──任务259:Log-Linear Model与多元逻辑回归  165.77M
|   ├──任务260:CRF介绍  88.47M
|   ├──任务261:Inference问题  87.45M
|   └──任务262:参数估计  327.11M
├──第44章 --2019年4月24日  
|   ├──任务263:wordvector词向量  30.72M
|   ├──任务264:Global Generation of Distributed Representation  54.67M
|   ├──任务265:How to Learn Word2Vec-Intuition  7.05M
|   ├──任务266:Skip-Gram Model   43.57M
|   ├──任务267:语料库  107.18M
|   └──任务268:Word2Vec代码  99.50M
├──第45章 --2019年4月26日  
|   ├──任务269:训练SkipGram问题(1)  46.23M
|   ├──任务270:SkipGram另一种目标函数构建  79.32M
|   ├──任务271:SkipGram的negative sampling  292.87M
|   ├──任务272:评估词向量  79.87M
|   └──任务273:词向量在推荐系统中的应用  210.76M
├──第46章 20190427 Review 梯度提升树  
|   ├──任务274:梯度提升树.mp4  73.39M
|   └──任务275:答疑.mp4  58.69M
├──第47章 --2019年4月27日 直播  
|   ├──任务276:Word2vec  42.01M
|   ├──任务277:Learning with Subword  37.71M
|   ├──任务278:When subword is needed  32.45M
|   ├──任务279:Learn Embedding from Language Model  17.21M
|   ├──任务280:What are potential solutions  16.18M
|   ├──任务281:Elmo at Glance  80.39M
|   └──任务282:Category of Word Representation  85.61M
├──第48章 20190430 神经网络  
|   ├──任务283:神经网络介绍  84.14M
|   ├──任务284:激活函数  175.26M
|   ├──任务285:MLP  171.46M
|   ├──任务286:多层神经网络  35.39M
|   ├──任务287:Universal Approximation Theorem  50.15M
|   └──任务288:Biological Inspiration  31.94M
├──第49章 --20190507 梯度计算  
|   ├──任务289:回顾神经网络  31.94M
|   ├──任务290:神经网络的损失函数  120.49M
|   ├──任务291:BP算法的核心流程  45.25M
|   ├──任务292:对输出层的梯度计算  181.17M
|   ├──任务293:对隐含层的梯度计算  134.27M
|   ├──任务294:对参数的梯度计算  68.85M
|   └──任务295:对BP算法的总结  73.01M
├──第50章 --20190509  
|   ├──任务296:gradient checking  39.03M
|   ├──任务297:深度学习与非凸函数  16.32M
|   ├──任务298:深度学习中的Plateau  28.47M
|   ├──任务299:SGD的收敛条件  65.99M
|   ├──任务300:Early Stopping  85.86M
|   ├──任务301:为什么需要递归神经网络?  28.11M
|   ├──任务302:递归神经网络介绍  140.55M
|   ├──任务303:语言模型  102.78M
|   ├──任务304:RNN的深度  19.73M
|   ├──任务305:梯度爆炸和梯度消失  141.55M
|   ├──任务306:Gradient Clipping  38.90M
|   ├──任务307:LSTM的介绍  89.61M
|   ├──任务308:LSTM的应用  56.57M
|   ├──任务309:Bi-Directional LSTM  48.06M
|   └──任务310:Gated Recurrent Unit  52.17M
├──第51章 20190511 review 问答系统讲解  
|   ├──任务311:问答系统讲解01  73.89M
|   └──任务312:问答系统讲解02  203.12M
├──第52章 2019年5月11日 直播  
|   ├──任务313:Representation Learning  33.37M
|   ├──任务314:What makes good representation-01   130.56M
|   ├──任务315:What makes good representation-02  255.80M
|   ├──任务316:What makes good representation-03  263.24M
|   └──任务317:Why Deep  39.69M
├──第53章 2019年5月15日  
|   ├──任务318:Why Deep Learning Hard to Train  63.51M
|   ├──任务319:Ways to Solve Training   79.45M
|   ├──任务320:Dropout 介绍  85.92M
|   ├──任务321:为什么Dropout防止过拟合现象  47.79M
|   ├──任务322:机器翻译  40.34M
|   ├──任务323:Multimodal Learning  66.90M
|   ├──任务324:Seq2Seq模型  131.30M
|   ├──任务325:Seq2Seq训练介绍  18.33M
|   └──任务326:Inference Decoding  137.56M
├──第54章 2019年5月17日  
|   ├──任务327:Exhaustic Search  38.41M
|   ├──任务328:Beam Search  189.40M
|   ├──任务329:回顾Multimodal Learning  26.27M
|   ├──任务330:Attention注意力机制介绍  23.64M
|   ├──任务331:看图说话介绍  111.02M
|   └──任务332:图像识别的注意力机制  114.06M
├──第55章 20190518 Review 基于GAN及强化学习的文本生成  
|   ├──任务333:基于GAN及强化学习的文本生成-01  63.24M
|   └──任务334:基于GAN及强化学习的文本生成-02  111.18M
├──第56章 2019年5月18日 直播  
|   ├──任务335:回顾Seq2Seq模型  240.73M
|   ├──任务336:Seq2Seq的Attention  83.85M
|   ├──任务337:Self-Attention1  72.75M
|   └──任务338:Self-Attention2  239.99M
├──第57章 20190525 review 深度文本匹配  
|   ├──任务339:深度文本匹配-01  43.17M
|   └──任务340:深度文本匹配-02   26.71M
├──第58章 2019年5月28日 直播  
|   ├──任务341:回顾Attention  102.06M
|   ├──任务342:RNN LSTM-based models  22.66M
|   ├──任务343:Transformer的结构  156.13M
|   ├──任务344:Each Encoder Block  14.12M
|   ├──任务345:Self-Attention  110.85M
|   └──任务346:Add Normalize  210.40M
├──第59章 2019年5月30日 直播  
|   ├──任务347:BERT概念  44.98M
|   ├──任务348:回顾Language model  116.88M
|   ├──任务349:masked Language model  44.65M
|   ├──任务350:masked Language model存在的问题  126.07M
|   ├──任务351:LSTM  24.68M
|   └──任务352:BERT训练过程  162.96M
├──第60章 2019年6月1日 直播  
|   ├──任务353:PGM领域   47.93M
|   ├──任务354:主题模型   220.58M
|   ├──任务355:回顾不同模型的范畴Model Estimation   192.92M
|   └──任务356:预测的过程  97.16M
├──第61章 20190602 review Nlp2 GD,SGD,Adagrad算法  
|   └──任务357:GD,SGD,Adagrad算法  74.12M
├──第62章 2019年6月4日 直播  
|   ├──任务358:回顾LDA  108.97M
|   ├──任务359:举例说明生成的过程  57.23M
|   ├──任务360:从官方的角度讲解生成的过程  151.80M
|   ├──任务361:α到θi的生成  214.93M
|   ├──任务362:举例说明生成文章  14.13M
|   └──任务363:gibbs sampler  161.81M
├──第63章 20190612 直播 collapsed gibbs sampling 1  
|   ├──任务364:collapsed gibbs sampling-01  27.05M
|   ├──任务365:collapsed gibbs sampling-02  38.15M
|   ├──任务366:collapsed gibbs sampling-03  286.92M
|   ├──任务367:collapsed gibbs sampling-04   159.16M
|   └──任务368:collapsed gibbs sampling-05  45.46M
├──第64章 20190613 直播 collapsed gibbs sampling 2  
|   ├──任务369:推导过程01  183.93M
|   ├──任务370:推导过程02  104.37M
|   ├──任务371:推导过程03  227.07M
|   ├──任务372:Gibbs采样01   155.15M
|   └──任务373:Gibbs采样02  66.19M
├──第65章 2019年6月15日 Review  
|   ├──任务374:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01  126.18M
|   ├──任务375:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02  264.48M
|   └──任务376:核函数  223.02M
├──第66章 2019年6月15日 直播  
|   ├──任务377:直播-01  21.04M
|   ├──任务378:直播-02  32.22M
|   ├──任务379:直播-03  81.22M
|   ├──任务380:直播-04  147.62M
|   ├──任务381:直播-05  53.11M
|   ├──任务382:直播-06  53.00M
|   └──任务383:直播-07  175.75M
├──第67章 2019年6月20日 直播  
|   ├──任务384:直播-01  32.61M
|   ├──任务385:直播-02  138.61M
|   ├──任务386:直播-03  60.86M
|   ├──任务387:直播-04  115.56M
|   ├──任务388:直播-05  38.91M
|   └──任务389:直播-06  105.51M
├──第68章 2019年6月22日 Review  
|   ├──任务390:利用CRF模型做命名实体识别-01  238.19M
|   ├──任务391:利用CRF模型做命名实体识别-02  197.17M
|   ├──任务392:基于语料库训练Glove词向量模型-01  63.21M
|   └──任务393:基于语料库训练Glove词向量模型-02  83.91M
├──第69章 2019年6月22日 直播  
|   ├──任务394:GMM-01  54.14M
|   ├──任务395:GMM-02  60.93M
|   └──任务396:GMM-03  92.12M

├──第70章 2019年6月27日 直播  
|   ├──任务397:XLNet-Bert Autoregressive LM  258.38M
|   ├──任务398:改进思路  44.72M
|   ├──任务399:Bert 的目标函数  61.59M
|   └──任务400:permutation  283.35M
├──第71章 2019年6月29日 Review  
|   ├──任务401:pytorch实现skip-gram  119.62M
|   ├──任务402: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01   106.06M
|   └──任务403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02  38.00M
├──第72章 2019年7月4日 直播  
|   ├──任务404:直播-01   47.39M
|   ├──任务405:直播-02  299.30M
|   ├──任务406:直播-03  98.27M
|   └──任务407:直播-04  353.95M
├──第73章 Review Project3讲解  
|   └──任务408:Review Project3讲解  99.69M
├──第74章 2019年7月18日 直播  
|   ├──任务409:直播-01   212.82M
|   ├──任务410:直播-02  255.73M
|   ├──任务411:直播-03  318.74M
|   ├──任务412:直播-04  177.04M
|   ├──任务413:直播-05  244.27M
|   └──任务414:直播-06  268.71M
└──课件资料  
|   ├──1.22[直播]开课典礼 & 课程介绍 & NLP概论  
|   |   ├──课程PPT  
|   |   |   └──Lesson1-Introduction  
|   |   ├──任务  
|   |   |   └──Homework0-SetupAccount  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──github 教学视频.txt  0.03kb
|   ├──1.26[直播]问答系统(1) - 深入浅出必备基础:算法复杂度和动态规划  
|   |   ├──课程PPT  
|   |   |   └──Lesson2-Complexity-QASystemIntro  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   ├──edit distance.txt  0.08kb
|   |   |   ├──Master's Theorem.txt  0.05kb
|   |   |   └──时间复杂度.txt  0.04kb
|   ├──1.29[直播]问答系统(2) - 分词,拼写纠错,停用词过滤,词的标准化,词袋模型,文本相似度计算  
|   |   ├──课程内容  
|   |   |   └──Lesson3-QASystem1  
|   |   ├──任务  
|   |   |   └──Project1  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   ├──高级论文阅读.txt  0.22kb
|   |   |   └──阅读材料.txt  0.64kb
|   ├──2.12[录播]问答系统(3) - 词向量,句子向量,倒排表,项目作业的解释  
|   |   ├──课程内容  
|   |   |   └──Lesson4  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   ├──From Word Embeddings To Document Distances.pdf  1.14M
|   |   |   ├──Optimizing Chinese Word Segmentation for Machine Translation Performance.pdf  219.31kb
|   |   |   └──阅读材料链接.txt  0.18kb
|   ├──2.16[直播]总结知识点,拼写纠错实战  
|   |   ├──课程内容  
|   |   |   └──Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──拼写纠错博客.txt  0.04kb
|   ├──2.23[直播]Viterbi实战  
|   |   └──课程内容  
|   |   |   └──Lesson9-CaseStudy-Viterbi  
|   ├──2.28[录播] 逻辑回归,梯度下降法,  交叉验证  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──逻辑回归By Elkan.txt  0.04kb
|   ├──3.12[录播] 正则,L1,L2与高斯分布,拉普拉斯分布  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──阅读材料.txt  0.12kb
|   ├──3.14[录播] 凸优化原理  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──Convex Optimization by Boyd.txt  0.05kb
|   ├──3.19[录播] 非凸优化问题,梯度下降法收敛分析  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──阅读材料.txt  0.23kb
|   ├──3.21[录播] SVM介绍,Linear SVM  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──阅读材料.txt  0.22kb
|   ├──3.23[直播] 信息抽取介绍,命名实体识别  
|   |   ├──课程内容  
|   |   |   └──Lesson21-IE_NER  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──VAE.txt  0.03kb
|   ├──3.2[直播] 朴素贝叶斯实战,朴素贝叶斯推导  
|   |   ├──课程PPT  
|   |   |   └──Lesson12-NaiveBayes  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──朴素贝叶斯详解.pdf  617.61kb
|   ├──3.7[录播] ElasticNet, 凸优化原理(1)  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──Regularization and variable selection via the elastic net].txt  0.08kb
|   ├──3.9[直播] 情感分析技术实战  
|   |   └──课程PPT  
|   |   |   └──Lesson15-EmotionDetection  
|   ├──4.20[录播] CRF相关  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──CRF.txt  0.05kb
|   ├──4.24[直播] 分布式表示法,词向量,SkipGram  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──word2vec.txt  0.04kb
|   ├──4.26[录播] 词向量(续)  
|   |   └──阅读材料  
|   |   |   └──Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb.txt  0.12kb
|   ├──4.4Project 3 Out Due on April 21  
|   |   └──任务  
|   |   |   └──Project3  
|   ├──6.4[直播] 概率图模型-LDA与变分法(830-1030PM)  
|   |   └──课程PPT  
|   |   |   └──代码  
|   └──Nlp-ppt修改版.pdf  154.99M




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