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【0049】2019年8月贪心学院NLP自然语言处理集训营(官网价值15000元)

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【0049】2019年8月贪心学院NLP自然语言处理集训营【全套含代码课件数据】
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【课程目录】
├──第1章 课程宣传片  
|   └──任务1:自然语言处理训练营  
├──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  
|   
├──任务3:NLP定义以及歧义性  
|   
├──任务4:案例:机器翻译01  
|   
├──任务5:案例:机器翻译02  
|   
├──任务6:NLP的应用场景  
|   
├──任务7:NLP的关键技术  
|   
├──任务8:算法复杂度介绍  
|   
└──任务9:课后答疑  
├──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  
|   
├──任务11:归并排序  
|   
├──任务12:MasterTheorem  
|   
├──任务13:斐波那契数的时间复杂度  
|   
├──任务14:斐波那契数的空间复杂度  
|   
├──任务15:斐波那契数的循环实现  
|   
├──任务16:P vs NP vs NP Hard vsNP Complete  
|   
└──任务17:问答系统介绍  
├──第4章 ReviewSession 1  
|   
├──任务18:Review 一只狗和两只猫的故事——心理学与DL,RL-01
|   
└──任务19:Review 一只狗和两只猫的故事——心理学与DL,RL-02  
├──第5章 文本处理技术(1)  
|   
├──任务20:文本处理的流程
|   
├──任务21:分词-前向最大匹配  
|   
├──任务22:分词-后向最大匹配  
|   
├──任务23:分词-考虑语言模型  
|   
├──任务24:分词-维特比算法  
|   
└──任务25:拼写错误纠正  
├──第6章 文本处理技术(2)
|   
├──任务26:拼写纠错(2)  
|   
├──任务27:拼写纠错(3)  
|   
├──任务28:停用词过滤,Stemming操作
|   
├──任务29:文本的表示  
|   
├──任务30:文本的相似度  
|   
├──任务31:tf-idf 文本表示  
|   
├──任务32:词向量介绍  
|   
├──任务33:学习词向量  
|   
└──任务34:倒排表  
├──第7章 语言模型
|   
├──任务35:Noisy ChannelMode
|   
├──任务36:语言模型介绍  
|   
├──任务37:Chain Rule和Markov Assumption  
|   
├──任务38:Unigram, Bigram,N-gram  
|   
├──任务39:估计语言模型的概率   
|   
├──任务40:评估语言模型:Perplexity
|   
├──任务41:Add-oneSmoothing  
|   
├──任务42:Add-K Smoothing
|   
└──任务43:Interpolation  
├──第8章Review 基于几个例子,书写动态规划  
|   
├──任务44:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01
|   
├──任务45:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02  
|   
└──任务46:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03
├──第9章 拼写纠错实战(语言模型,Noisy Channel Model)
|   
└──任务47:Lesson6直播  
├──第10章 专家系统与朴素贝叶斯
|   
├──任务48:01在训练数据里没有见过的怎么处理?
|   
├──任务49:02Good-TurningSmoothing  
|   
├──任务50:03利用语言模型生成句子
|   
├──任务51:04专家系统与基于概率统计学习
|   
├──任务52:05专家系统介绍
|   
├──任务53:06逻辑推理  
|   
├──任务54:07Case Study 风控  
|   
├──任务55:08一些难题
|   
├──任务56:09机器学习介绍01
|   
├──任务57:10机器学习介绍02
|   
├──任务58:11朴素贝叶斯介绍
|   
└──任务59:12Case Study 垃圾邮件过滤
├──第11章 Python函数式编程
|   
├──任务60:lambda表达式
|   
├──任务61:map函数的应用
|   
├──任务62:filter过滤器
|   
├──任务63:reduce函数
|   
├──任务64:python三大推导式
|   
├──任务65:闭包
|   
├──任务66:装饰器一
|   
└──任务67:装饰器二
├──第12章Python数据处理
|   
├──任务68:初识numpy  
|   
├──任务69:numpy数组的创建  
|   
├──任务70:numpy的矢量化运算  
|   
├──任务71:numpy的花式索引  
|   
├──任务72:numpy数组转置和轴对换  
|   
├──任务73:条件逻辑转数组
|   
├──任务74:数学运算与排序
|   
├──任务75:numpy文件处理  
|   
└──任务76:线性代数函数和随机漫步例子
├──第13章 词性标注-实战  
|   
├──任务77:词性标注-实战(1)
|   
├──任务78:词性标注--实战(2)
|   
├──任务79:词性标注-实战(3)
|   
├──任务79:词性标注-实战(4)
|   
└──任务81:词性标注-实战(5)
├──第14章Pandas与Matplotlib
|   
├──任务82:初识series类型  
|   
├──任务83:初识dataframe
|   
├──任务84:重新索引、数学运算和数据对齐  
|   
├──任务85:dataframe和series之间的运算和排序
|   
├──任务86:层次化索引  
|   
├──任务87:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算  
|   
├──任务88:pandas读写csv文件  
|   
├──任务89:pandas读取excel文件并画图
|   
└──任务90:matplotlib可视化及学习方法建议  
├──第15章Python爬虫框架Scrapy的使用
|   
├──任务100:数据持久化代码开发.mp4
|   
├──任务101:数据入库.mp4  
|   
├──任务91:虚拟环境的搭建.mp4  
|   
├──任务92:创建第一个爬虫项目.mp4  
|   
├──任务93:调试运行爬虫程序.mp4  
|   
├──任务94:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4  
|   
├──任务95:访问首页列表中的url.mp4
|   
├──任务96:获取帖子标题和内容 .mp4
|   
├──任务97:处理帖子内容中的特殊标签.mp4  
|   
├──任务98:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4  
|   
└──任务99:爬虫的bug调试与修复.mp4
├──第16章2019.2.24Review importance sample negtive sample nce  
|   
├──任务102:importance samplenegtive sample nce-01.mp4  
|   
├──任务103:importance samplenegtive sample nce-02.mp4  
|   
└──任务104:importance samplenegtive sample nce-03.mp4
├──第17章 逻辑回归
|   
├──任务105:精确率和召回率
|   
├──任务106:逻辑回归介绍
|   ├──任务107:逻辑回归是线性分类器
|   
├──任务108:逻辑回归的目标函数  
|   
├──任务109:梯度下降法
|   
├──任务110:逻辑回归的梯度下降法
|   
└──任务111:当线性可分的时候
├──第18章Review 关于面试的话题
|   
├──任务112:关于面试的话题-01  
|   
├──任务113:关于面试的话题-02  
|   
└──任务114:关于面试的话题-03
├──第19章 直播
|   
├──任务115:直播-01
|   
├──任务116:直播-02  
|   
├──任务117:直播-03
|   
├──任务118:直播-04
|   
├──任务119:直播-05
|   
├──任务120:直播-06  
|   
├──任务121:直播-07
|   
├──任务122:直播-08
|   
├──任务123:直播-09
|   
├──任务124:直播-10
|   
└──任务125:直播-11
├──第20章
|   
├──任务126:当数据线性可分割的时候  
|   
├──任务127:限制参数变得太大  
|   
├──任务128:模型复杂度与过拟合
|   
├──任务129:怎么避免过拟合  
|   
├──任务130:正则介绍  
|   
└──任务131:L1 VS L2
├──第21章Review 数据结构串讲
|   
├──任务132:review 数据结构串讲-01
|   
└──任务133:review 数据结构串讲-02
├──第22章
|   
├──任务134:Affective Computing& 情绪识别实战  
|   
├──任务135:交叉验证(1)
|   
├──任务136:交叉验证(2)
|   
├──任务137:正则的作用  
|   
├──任务138:MLE VS MAP介绍
|   
└──任务139:正则的使用(1)  
├──第23章  
|   
├──任务140:交叉验证  
|   
├──任务141:参数搜索策略
|   
├──任务142:高级:正则的灵活应用
|   
├──任务143:总结   
|   
└──任务144:
├──第24章
|   
├──任务145:Lasso Regression介绍  
|   
├──任务146:特征选择技术  
|   
├──任务147:LASSO介绍  
|   
├──任务148:CoordinateDescent
|   
├──任务149:Coordinate Descent forLASSO
|   
└──任务150:其他LASSO Solver
├──第25章Review 变分推断 指数族家族 lda
|   
└──任务151:变分推断 指数族家族lda.mp4
├──第26章Optimization
|   
├──任务152:Optimization
|   
├──任务153:Optimization isEverywhere  
|   
├──任务154:Optimization -Categories  
|   
├──任务155:ConvexOptimization-Global vs Local Optimal
|   
├──任务156:判断一个函数是凸函数
|   
├──任务157:解决一个具体问题1
|   
└──任务158:解决一个具体问题2  
├──第27章
|   ├──任务159:回顾凸函数  
|   
├──任务160:介绍Set CoverProblem  
|   
├──任务161:Approach1- ExhaustiveSearch  
|   
├──任务162:Approach2-贪心算法  
|   
├──任务163:Approach3-Optimization  
|   
├──任务164:总结  
|   
├──任务165:回顾-逻辑回归的梯度下降法  
|   
├──任务166:梯度下降法的复杂度
|   
├──任务167:梯度下降法的收敛分析
|   
├──任务168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件
|   
└──任务169:收敛性推导
├──第28章
|   
├──任务170:LinearClassifier  
|   
├──任务171:Margin的计算
|   
├──任务172:SVM的目标函数:Hard constraint  
|   
├──任务173:SVM的目标函数:Soft constraint
|   
├──任务174:Hinge Loss
|   
└──任务175:Primal-Dual介绍
├──第29章Review attention transformer bert  
|   
├──任务176:attention transformerbert-01  
|   
└──任务177:attention transformerbert-02  
├──第30章Capstone项目介绍
|   
└──任务178:Capstone项目介绍
├──第31章
|   
├──任务179:LinearSVM的缺点
|   
├──任务180:数据映射到高维
|   
├──任务181:拉格朗日-等号条件处理  
|   
├──任务182:拉格朗日-不等号条件处理   
|   
├──任务183:KKT条件  
|   
├──任务184:SVM的KKT条件  
|   
├──任务185:Primal-Dual介绍  
|   
├──任务186:SVM的Dual推导
|   
└──任务187:Kernel Trick
├──第32章
|   
├──任务188:信息抽取介绍 直播
|   
├──任务189:命名实体识别介绍
|   
├──任务190:简历分析场景  
|   
├──任务191:搭建NER分类器  
|   
├──任务192:方法介绍  
|   
├──任务193:基于规则的方法  
|   
├──任务194:投票决策方法  
|   
├──任务195:特征工程与特征表示01  
|   
├──任务196:特征工程与特征表示02  
|   
└──任务197:问答  
├──第33章
|   
├──任务198:信息抽取介绍
|   
├──任务199:OntologicalRelation  
|   
├──任务200:关系抽取方法介绍  
|   
├──任务201:基于规则的方法  
|   
└──任务202:基于监督学习的方法
├──第34章20190330 Review Session: cnn rnn transformer对比  
|   
├──任务203:cnn rnn transformer对比-01  
|   
└──任务204:cnn rnn transformer对比-02
├──第35章
|   
├──任务205:关系抽取
|   
├──任务206:bootstrap算法的缺点
|   
├──任务207:SnowBall算法
|   
├──任务208:生成模板  
|   
├──任务209:生成tuple与模板评估
|   
├──任务210:评估记录+过滤
|   
└──任务211:SnowBall总结
├──第36章
|   
├──任务212:Entity Disambiguation(实体消歧)介绍  
|   
├──任务213:实体消歧算法
|   
├──任务214:Entity Resolution(实体统一)
|   
├──任务215:实体统一算法
|   
└──任务216:Co-referenceResolution(指代消解)介绍  
├──第37章
|   
├──任务217:什么是句法分析
|   
├──任务218:句法分析的应用
|   
├──任务219:语法   
|   
├──任务220:PCFG
|   
├──任务221:评估语法树
|   
├──任务222:寻找最好的树
|   
├──任务223:CNF Form  
|   
└──任务224:CKY算法
├──第38章
|   
├──任务225:时序模型
|   
├──任务226:HMM的介绍  
|   
├──任务227:HMM的应用例子
|   
├──任务228:HMM的参数  
|   
├──任务229:HMM中的Inference问题
|   
├──任务230:HMM中的F B算法1
|   
├──任务231:HMM中的F B算法2
|   
└──任务232:HMM中的F B算法3
├──第39章
|   
├──任务233:DataRepresentation  
|   
├──任务234:Latent VariableModels  
|   
├──任务235:Complete vs IncompleteCase  
|   
├──任务236:MLE for Complete andIncomplete Case  
|   
├──任务237:EM Derivation
|   
├──任务238:Remarks on EM
|   
├──任务239:K-means  
|   
├──任务240:K-means CostFunction  
|   
└──任务241:MLE for GMM  
├──第40章Review 模拟面试(mp3)  
|   
├──任务242:模拟面试(mp3)-01
|   
└──任务243:模拟面试(mp3)-02
├──第41章
|   
├──任务244:HMM中的参数
|   
├──任务245:Complete vs IncompleteCase  
|   
├──任务246:Complete Case
|   
├──任务247:Incomplete Case
|   
├──任务248:EM算法回顾
|   
├──任务249:F B算法回顾
|   
├──任务250:估计PI
|   
├──任务251:估计B  
|   
└──任务252:估计A
├──第42章Review 公司实际项目串讲  
|   
├──任务253:公司实际项目串讲-01  
|   
├──任务254:公司实际项目串讲-02
|   
└──任务255:公司实际项目串讲-03
├──第43章
|   
├──任务256:有向图与无向图模型
|   
├──任务257:生成模型与判别模型  
|   
├──任务258:Log-Linear Model
|   
├──任务259:Log-Linear Model与多元逻辑回归
|   
├──任务260:CRF介绍
|   
├──任务261:Inference问题
|   
└──任务262:参数估计
├──第44章
|   
├──任务263:wordvector词向量
|   
├──任务264:Global Generation ofDistributed Representation
|   
├──任务265:How to LearnWord2Vec-Intuition
|   
├──任务266:Skip-Gram Model
|   
├──任务267:语料库
|   
└──任务268:Word2Vec代码  
├──第45章
|   
├──任务269:训练SkipGram问题(1)  
|   
├──任务270:SkipGram另一种目标函数构建
|   
├──任务271:SkipGram的negative sampling
|   
├──任务272:评估词向量  
|   
└──任务273:词向量在推荐系统中的应用
├──第46章Review 梯度提升树  
|   
├──任务274:梯度提升树.mp4
|   
└──任务275:答疑.mp4
├──第47章直播  
|   
├──任务276:Word2vec  
|   
├──任务277:Learning withSubword  
|   
├──任务278:When subword isneeded  
|   
├──任务279:Learn Embedding fromLanguage Model  
|   
├──任务280:What are potentialsolutions  
|   
├──任务281:Elmo atGlance  
|   
└──任务282:Category of Word Representation
├──第48章  神经网络  
|   
├──任务283:神经网络介绍
|   
├──任务284:激活函数
|   
├──任务285:MLP
|   
├──任务286:多层神经网络
|   
├──任务287:UniversalApproximation Theorem
|   
└──任务288:Biological Inspiration
├──第49章 --梯度计算  
|   
├──任务289:回顾神经网络
|   
├──任务290:神经网络的损失函数  
|   
├──任务291:BP算法的核心流程
|   
├──任务292:对输出层的梯度计算
|   
├──任务293:对隐含层的梯度计算
|   
├──任务294:对参数的梯度计算
|   
└──任务295:对BP算法的总结  
├──第50章
|   
├──任务296:gradientchecking  
|   
├──任务297:深度学习与非凸函数
|   
├──任务298:深度学习中的Plateau  
|   
├──任务299:SGD的收敛条件
|   
├──任务300:EarlyStopping  
|   
├──任务301:为什么需要递归神经网络?
|   
├──任务302:递归神经网络介绍
|   
├──任务303:语言模型  
|   
├──任务304:RNN的深度  
|   
├──任务305:梯度爆炸和梯度消失
|   
├──任务306:GradientClipping  
|   
├──任务307:LSTM的介绍  
|   
├──任务308:LSTM的应用
|   
├──任务309:Bi-DirectionalLSTM  
|   
└──任务310:Gated RecurrentUnit  
├──第51章  review 问答系统讲解  
|   
├──任务311:问答系统讲解01  
|   
└──任务312:问答系统讲解02
├──第52章直播  
|   
├──任务313:RepresentationLearning  
|   
├──任务314:What makes goodrepresentation-01
|   
├──任务315:What makes goodrepresentation-02
|   
├──任务316:What makes goodrepresentation-03
|   
└──任务317:Why Deep  
├──第53章
|   
├──任务318:Why Deep Learning Hardto Train
|   
├──任务319:Ways to SolveTraining   
|   
├──任务320:Dropout 介绍  
|   
├──任务321:为什么Dropout防止过拟合现象  
|   
├──任务322:机器翻译  
|   
├──任务323:MultimodalLearning  
|   
├──任务324:Seq2Seq模型  
|   
├──任务325:Seq2Seq训练介绍  
|   
└──任务326:InferenceDecoding  
├──第54章
|   
├──任务327:ExhausticSearch  
|   
├──任务328:Beam Search
|   
├──任务329:回顾Multimodal Learning
|   
├──任务330:Attention注意力机制
|   
├──任务331:看图说话介绍
|   
└──任务332:图像识别的注意力机制
├──第55章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  
|   
└──任务334:基于GAN及强化学习的文本生成-02
├──第56章直播  
|   
├──任务335:回顾Seq2Seq模型
|   
├──任务336:Seq2Seq的Attention  
|   
├──任务337:Self-Attention1  
|   
└──任务338:Self-Attention2  
├──第57章review 深度文本匹配  
|   
├──任务339:深度文本匹配-01
|   
└──任务340:深度文本匹配-02  
├──第58章直播  
|   
├──任务341:回顾Attention  
|   
├──任务342:RNN LSTM-basedmodels  
|   
├──任务343:Transformer的结构
|   
├──任务344:Each Encoder Block  
|   
├──任务345:Self-Attention  
|   
└──任务346:Add Normalize
├──第59章直播  
|   
├──任务347:BERT概念  
|   
├──任务348:回顾Languagemodel  
|   
├──任务349:masked Language model
|   
├──任务350:masked Language model存在的问题
|   
├──任务351:LSTM
|   
└──任务352:BERT训练过程
├──第60章直播  
|   
├──任务353:PGM领域   
|   
├──任务354:主题模型   
|   
├──任务355:回顾不同模型的范畴ModelEstimation
|   
└──任务356:预测的过程
├──第61章reviewNlp2 GD,SGD,Adagrad算法
|   
└──任务357:GD,SGD,Adagrad算法  
├──第62章直播  
|   
├──任务358:回顾LDA
|   
├──任务359:举例说明生成的过程  
|   
├──任务360:从官方的角度讲解生成的过程
|   
├──任务361:α到θi的生成  
|   
├──任务362:举例说明生成文章
|   
└──任务363:gibbs sampler
├──第63章直播collapsed gibbs sampling 1  
|   
├──任务364:collapsed gibbssampling-01  
|   
├──任务365:collapsed gibbssampling-02  
|   
├──任务366:collapsed gibbs sampling-03  
|   
├──任务367:collapsed gibbssampling-04   
|   
└──任务368:collapsed gibbssampling-05  
├──第64章直播collapsed gibbs sampling 2  
|   
├──任务369:推导过程01  
|   
├──任务370:推导过程02
|   
├──任务371:推导过程03
|   
├──任务372:Gibbs采样01
|   
└──任务373:Gibbs采样02  
├──第65章Review  
|   
├──任务374:Web-Scale InformationExtraction in KnowItAll-01  
|   
├──任务375:Web-Scale InformationExtraction in KnowItAll-02  
|   
└──任务376:核函数  
├──第66章直播  
|   
├──任务377:直播-01  
|   
├──任务378:直播-02  
|   
├──任务379:直播-03  
|   
├──任务380:直播-04  
|   
├──任务381:直播-05
|   
├──任务382:直播-06
|   
└──任务383:直播-07
├──第67章 直播  
|   
├──任务384:直播-01  
|   
├──任务385:直播-02
|   
├──任务386:直播-03
|   
├──任务387:直播-04  
|   
├──任务388:直播-05  
|   
└──任务389:直播-06
├──第68章Review  
|   
├──任务390:利用CRF模型做命名实体识别-01
|   
├──任务391:利用CRF模型做命名实体识别-02
|   
├──任务392:基于语料库训练Glove词向量模型-01
|   
└──任务393:基于语料库训练Glove词向量模型-02
├──第69章直播  
|   
├──任务394:GMM-01  
|   
├──任务395:GMM-02  
|   
└──任务396:GMM-03  
├──第70章 直播  
|   
├──任务397:XLNet-BertAutoregressive LM  
|   
├──任务398:改进思路  
|   
├──任务399:Bert 的目标函数  
|   
└──任务400:permutation
├──第71章Review  
|   
├──任务401:pytorch实现skip-gram
|   
├──任务402: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01  
|   
└──任务403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02
├──第72章 直播  
|   
├──任务404:直播-01   
|   
├──任务405:直播-02  
|   
├──任务406:直播-03  
|   
└──任务407:直播-04  
├──第73章Review Project3讲解  
|   
└──任务408:Review Project3讲解  
├──第74章2019年7月18日 直播  
|   
├──任务409:直播-01   
|   
├──任务410:直播-02  
|   
├──任务411:直播-03  
|   
├──任务412:直播-04  
|   
├──任务413:直播-05  
|   
└──任务414:直播-06  
└──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 DocumentDistances.pdf  1.14M
|   |   |   
├──Optimizing Chinese Word Segmentation for MachineTranslation 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 theelastic 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 forSearch 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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