贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程【资料完整】

贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程【资料完整】

——/贪心学院nlp/

├──贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程

| ├──0.任务001:贪心学院 自然语言处理训练营 NLP 全程.flv 59.56M

| ├──1. 任务002: 训练营介绍 课程体系介绍.flv 33.31M

| ├──10. 任务011: 归并排序.flv 36.07M

| ├──100. 任务101:数据入库.flv 84.56M

| ├──101. 任务102:importance sample negtive sample nce-01.flv 64.42M

| ├──102. 任务103:importance sample negtive sample nce-02.flv 73.82M

| ├──103. 任务104:importance sample negtive sample nce-03.flv 78.22M

| ├──104. 任务105:精确率和召回率.flv 170.04M

| ├──105. 任务106: 逻辑回归介绍.flv 174.74M

| ├──106. 任务107: 逻辑回归是线性分类器.flv 40.68M

| ├──107. 任务108: 逻辑回归的目标函数.flv 105.78M

| ├──108. 任务109: 梯度下降法.flv 136.91M

| ├──109. 任务110: 逻辑回归的梯度下降法.flv 218.18M

| ├──11. 任务012: Master Theorem.flv 51.46M

| ├──110. 任务111: 当线性可分的时候.flv 9.57M

| ├──111. 任务112: 关于面试的话题-01.flv 41.58M

| ├──112. 任务113: 关于面试的话题-02.flv 54.04M

| ├──113. 任务114: 关于面试的话题-03.flv 40.90M

| ├──114. 任务115: 直播-01.flv 26.64M

| ├──115. 任务116: 直播-02.flv 25.17M

| ├──116. 任务117: 直播-03.flv 24.51M

| ├──117. 任务118: 直播-04.flv 36.63M

| ├──118. 任务119: 直播-05.flv 18.65M

| ├──119. 任务120: 直播-06.flv 28.57M

| ├──12. 任务013: 斐波那契数的时间复杂度.flv 41.72M

| ├──120. 任务121: 直播-07.flv 13.63M

| ├──121. 任务122: 直播-08.flv 52.57M

| ├──122. 任务123: 直播-09.flv 36.13M

| ├──123. 任务124: 直播-10.flv 33.16M

| ├──124. 任务125: 直播-11.flv 30.78M

| ├──125. 任务126: 当数据线性可分割的时候.flv 40.13M

| ├──126. 任务127: 限制参数变得太大.flv 103.86M

| ├──127. 任务128: 模型复杂度与过拟合.flv 261.20M

| ├──128. 任务129: 怎么避免过拟合.flv 49.46M

| ├──129. 任务130: 正则介绍.flv 72.76M

| ├──13. 任务014: 斐波那契数的空间复杂度.flv 41.54M

| ├──130. 任务131: L1 VS L2.flv 224.38M

| ├──131. 任务132: review 数据结构串讲-01.flv 69.32M

| ├──132. 任务133: review 数据结构串讲-02.flv 80.74M

| ├──133. 任务134: Affective Computing & 情绪识别实战.flv 136.99M

| ├──134. 任务135: 交叉验证(1).flv 20.57M

| ├──135. 任务136: 交叉验证(2).flv 47.85M

| ├──136. 任务137: 正则的作用.flv 27.28M

| ├──137. 任务138: MLE VS MAP介绍.flv 28.03M

| ├──138. 任务139: 正则的使用.flv 62.61M

| ├──139. 任务140: 交叉验证.flv 95.95M

| ├──14. 任务015:斐波那契数的循环实现.flv 22.99M

| ├──140. 任务141: 参数搜索策略.flv 130.58M

| ├──141. 任务142: 高级:正则的灵活应用.flv 167.04M

| ├──142. 任务143: 总结.flv 28.55M

| ├──143. 任务144: MLE与MAP.flv 199.14M

| ├──144. 任务145: Lasso Regression介绍.flv 43.94M

| ├──145. 任务146: 特征选择技术.flv 161.65M

| ├──146. 任务147: LASSO介绍.flv 74.87M

| ├──147. 任务148: Coordinate Descent.flv 58.77M

| ├──148. 任务149: Coordinate Descent for LASSO.flv 139.86M

| ├──149. 任务150: 其他LASSO Solver.flv 20.46M

| ├──15. 任务016: P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.flv 42.03M

| ├──150. 任务151: 变分推断 指数族家族 lda.flv 171.21M

| ├──151. 任务152: Optimization.flv 31.73M

| ├──152. 任务153: Optimization is Everywhere.flv 56.76M

| ├──153. 任务154: Optimization – Categories.flv 21.87M

| ├──154. 任务155: Convex Optimization-Global vs Local Optimal.flv 8.54M

| ├──155. 任务156: 判断一个函数是凸函数.flv 73.37M

| ├──156. 任务157: 解决一个具体问题1.flv 48.19M

| ├──157. 任务158: 解决一个具体问题2.flv 73.92M

| ├──158. 任务159: 回顾凸函数.flv 22.99M

| ├──159. 任务160: 介绍Set Cover Problem.flv 29.36M

| ├──16. 任务017:问答系统介绍.flv 106.05M

| ├──160. 任务161: Approach1- Exhaustive Search.flv 29.02M

| ├──161. 任务162: Approach2-贪心算法.flv 42.35M

| ├──162. 任务163: Approach3-Optimization.flv 144.98M

| ├──163. 任务164: 总结.flv 38.37M

| ├──164. 任务165: 回顾-逻辑回归的梯度下降法.flv 12.65M

| ├──165. 任务166: 梯度下降法的复杂度.flv 15.77M

| ├──166. 任务167: 梯度下降法的收敛分析.flv 81.02M

| ├──167. 任务168: 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.flv 133.18M

| ├──168. 任务169: 收敛性推导.flv 234.45M

| ├──169. 任务170: Linear Classifier.flv 93.95M

| ├──17. 任务018:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.flv 54.01M

| ├──170. 任务171:Margin的计算.flv 72.44M

| ├──171. 任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.flv 43.34M

| ├──172. 任务173: SVM的目标函数:Soft constraint.flv 104.05M

| ├──173. 任务174: Hinge Loss.flv 143.14M

| ├──174. 任务175: Primal-Dual介绍.flv 45.97M

| ├──175. 任务176: attention transformer bert-01.flv 181.85M

| ├──176. 任务177: attention transformer bert-02.flv 111.51M

| ├──177. 任务178: Capstone项目介绍.flv 132.01M

| ├──178. 任务179: LinearSVM的缺点.flv 43.73M

| ├──179. 任务180: 数据映射到高维.flv 80.33M

| ├──18. 任务019:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.flv 63.41M

| ├──180. 任务181: 拉格朗日-等号条件处理.flv 99.24M

| ├──181. 任务182: 拉格朗日-不等号条件处理.flv 90.41M

| ├──182. 任务183: KKT条件.flv 31.21M

| ├──183. 任务184: SVM的KKT条件.flv 42.83M

| ├──184. 任务185: Primal-Dual介绍.flv 69.35M

| ├──185. 任务186: SVM的Dual推导.flv 91.67M

| ├──186. 任务187: Kernel Trick.flv 145.89M

| ├──187. 任务188: 信息抽取介绍 直播.flv 144.91M

| ├──188. 任务189: 命名实体识别介绍.flv 55.01M

| ├──189. 任务190: 简历分析场景.flv 7.49M

| ├──19. 任务020:文本处理的流程.flv 29.54M

| ├──190. 任务191: 搭建NER分类器.flv 33.27M

| ├──191. 任务192: 方法介绍.flv 3.07M

| ├──192. 任务193: 基于规则的方法.flv 3.87M

| ├──193. 任务194: 投票决策方法.flv 20.60M

| ├──194. 任务195: 特征工程与特征表示01.flv 125.31M

| ├──195. 任务196: 特征工程与特征表示02.flv 83.10M

| ├──196. 任务197: 问答.flv 123.89M

| ├──197. 任务198: 信息抽取介绍.flv 178.68M

| ├──198. 任务199: Ontological Relation.flv 33.21M

| ├──199. 任务200: 关系抽取方法介绍.flv 37.72M

| ├──2. 任务003: NLP定义以及歧义性.flv 30.15M

| ├──20. 任务021:分词-前向最大匹配.flv 65.37M

| ├──200. 任务201: 基于规则的方法.flv 117.92M

| ├──201. 任务202: 基于监督学习的方法.flv 236.09M

| ├──202. 任务203: cnn rnn transformer对比-01.flv 77.83M

| ├──203. 任务204: cnn rnn transformer对比-02.flv 68.07M

| ├──204. 任务205: 关系抽取.flv 92.09M

| ├──205. 任务206: bootstrap算法的缺点.flv 18.76M

| ├──206. 任务207: SnowBall算法.flv 70.86M

| ├──207. 任务208: 生成模板.flv 54.89M

| ├──208. 任务209: 生成tuple与模板评估.flv 56.82M

| ├──209. 任务210: 评估记录+过滤.flv 69.47M

| ├──21. 任务022:分词-后向最大匹配.flv 31.53M

| ├──210. 任务211: SnowBall总结.flv 29.52M

| ├──211. 任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.flv 53.18M

| ├──212. 任务213:实体消歧算法.flv 71.28M

| ├──213. 任务214:Entity Resolution(实体统一).flv 50.42M

| ├──214. 任务215:实体统一算法.flv 162.35M

| ├──215. 任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.flv 86.35M

| ├──216. 任务217: 什么是句法分析.flv 70.69M

| ├──217. 任务218: 句法分析的应用.flv 27.77M

| ├──218. 任务219: 语法.flv 81.62M

| ├──219. 任务220: PCFG.flv 23.04M

| ├──22. 任务023:分词-考虑语言模型.flv 64.11M

| ├──220. 任务221: 评估语法树.flv 73.91M

| ├──221. 任务222: 寻找最好的树.flv 12.73M

| ├──222. 任务223: CNF Form.flv 144.39M

| ├──223. 任务224: CKY算法.flv 246.48M

| ├──224. 任务225: 时序模型.flv 32.25M

| ├──225. 任务226: HMM的介绍.flv 29.23M

| ├──226. 任务227: HMM的应用例子.flv 145.84M

| ├──227. 任务228: HMM的参数.flv 116.55M

| ├──228. 任务229: HMM中的Inference问题.flv 230.18M

| ├──229. 任务230: HMM中的F B算法1.flv 150.13M

| ├──23. 任务024:分词-维特比算法.flv 114.96M

| ├──230. 任务231: HMM中的F B算法2.flv 112.93M

| ├──231. 任务232: HMM中的F B算法3.flv 94.88M

| ├──232. 任务233: Data Representation.flv 27.62M

| ├──233. 任务234: Latent Variable Models.mp4 56.22M

| ├──234. 任务235: Complete vs Incomplete Case.flv 11.60M

| ├──235. 任务236: MLE for Complete and Incomplete Case.flv 13.91M

| ├──236. 任务237: EM Derivation.flv 82.31M

| ├──237. 任务238: Remarks on EM.flv 7.27M

| ├──238. 任务239: K-means.flv 14.08M

| ├──239. 任务240: K-means Cost Function.flv 42.15M

| ├──24. 任务025:拼写错误纠正.flv 84.79M

| ├──240. 任务241: MLE for GMM.flv 32.73M

| ├──241. 任务244: HMM中的参数.flv 66.82M

| ├──242. 任务245: Complete vs Incomplete Case.flv 14.94M

| ├──243. 任务246: Complete Case.flv 65.60M

| ├──244. 任务247: Incomplete Case.flv 20.50M

| ├──245. 任务248: EM算法回顾.flv 42.41M

| ├──246. 任务249: F B算法回顾.flv 37.09M

| ├──247. 任务250: 估计PI.flv 68.19M

| ├──248. 任务251: 估计B.flv 105.83M

| ├──249. 任务252: 估计A.flv 335.12M

| ├──25. 任务026: 拼写纠错(2).flv 75.99M

| ├──250. 任务253: 公司实际项目串讲-01.flv 47.65M

| ├──251. 任务254: 公司实际项目串讲-02.flv 80.61M

| ├──252. 任务255: 公司实际项目串讲-03.flv 89.81M

| ├──253. 任务256: 有向图与无向图模型.flv 141.17M

| ├──254. 任务257: 生成模型与判别模型.flv 9.62M

| ├──255. 任务258: Log-Linear Model.flv 30.08M

| ├──256. 任务259: Log-Linear Model与多元逻辑回归.flv 158.68M

| ├──257. 任务260: CRF介绍.flv 84.86M

| ├──258. 任务261: Inference问题.flv 83.94M

| ├──259. 任务262: 参数估计.flv 313.81M

| ├──26. 任务027:拼写纠错(3).flv 136.66M

| ├──260. 任务263: wordvector词向量.flv 33.46M

| ├──261. 任务264: Global Generation of Distributed Representation.flv 54.73M

| ├──262. 任务265: How to Learn Word2Vec-Intuition.flv 7.45M

| ├──263. 任务266: Skip-Gram Model.flv 45.52M

| ├──264. 任务267: 语料库.flv 107.12M

| ├──265. 任务268: Word2Vec代码.flv 96.89M

| ├──266. 任务269: 训练SkipGram问题.flv 44.20M

| ├──267. 任务270: SkipGram另一种目标函数构建.flv 76.14M

| ├──268. 任务271: SkipGram的negative sampling.flv 280.90M

| ├──269. 任务272: 评估词向量.flv 76.62M

| ├──27. 任务028:停用词过滤,Stemming操作.flv 123.31M

| ├──270. 任务273: 词向量在推荐系统中的应用.flv 202.42M

| ├──271. 任务274: 梯度提升树.flv 97.72M

| ├──272. 任务275: 答疑.flv 58.01M

| ├──273. 任务276: Word2vec.flv 46.15M

| ├──274. 任务277: Learning with Subword.flv 39.54M

| ├──275. 任务278: When subword is needed.flv 33.97M

| ├──276. 任务279: Learn Embedding from Language Model.flv 16.94M

| ├──277. 任务280: What are potential solutions.flv 18.33M

| ├──278. 任务281: Elmo at Glance.flv 81.06M

| ├──279. 任务282: Category of Word Representation.flv 88.23M

| ├──28. 任务029: 文本的表示.flv 136.63M

| ├──280. 任务283: 神经网络介绍.flv 80.82M

| ├──281. 任务284: 激活函数.flv 168.05M

| ├──282. 任务285:MLP.flv 164.35M

| ├──283. 任务286:多层神经网络.flv 33.88M

| ├──284. 任务287:Universal Approximation Theorem.flv 47.99M

| ├──285. 任务288:Biological Inspiration.flv 30.69M

| ├──286. 任务289:回顾神经网络.flv 42.74M

| ├──287. 任务290: 神经网络的损失函数.flv 115.66M

| ├──288. 任务291: BP算法的核心流程.flv 43.41M

| ├──289. 任务292: 对输出层的梯度计算.flv 174.12M

| ├──29. 任务030:文本的相似度.flv 191.15M

| ├──290. 任务293: 对隐含层的梯度计算.flv 128.76M

| ├──291. 任务294:对参数的梯度计算.flv 66.08M

| ├──292. 任务295: 对BP算法的总结.flv 69.97M

| ├──293. 任务296: gradient checking.flv 37.62M

| ├──294. 任务297: 深度学习与非凸函数.flv 15.68M

| ├──295. 任务298: 深度学习中的Plateau.flv 27.23M

| ├──296. 任务299: SGD的收敛条件.flv 63.31M

| ├──297. 任务300: Early Stopping.flv 82.28M

| ├──298. 任务301: 为什么需要递归神经网络?.flv 26.89M

| ├──299. 任务302: 递归神经网络介绍.flv 134.86M

| ├──3. 任务004: 案例:机器翻译01.flv 60.93M

| ├──30. 任务031:tf-idf 文本表示.flv 179.17M

| ├──300. 任务303: 语言模型.flv 98.64M

| ├──301. 任务304: RNN的深度.mp4 18.91M

| ├──302. 任务305: 梯度爆炸和梯度消失.flv 135.88M

| ├──303. 任务306: Gradient Clipping.flv 37.21M

| ├──304. 任务307: LSTM的介绍.flv 85.89M

| ├──305. 任务308: LSTM的应用.flv 53.68M

| ├──306. 任务309: Bi-Directional LSTM.flv 46.43M

| ├──307. 任务310: Gated Recurrent Unit.flv 50.06M

| ├──308. 任务311: 问答系统讲解01.flv 75.87M

| ├──309. 任务312: 问答系统讲解02.flv 197.34M

| ├──31. 任务032:词向量介绍.flv 237.31M

| ├──310. 任务313: Representation Learning.flv 37.09M

| ├──311. 任务314: What makes good representation-01.flv 132.26M

| ├──312. 任务315: What makes good representation-02.flv 228.05M

| ├──313. 任务316: What makes good representation-03.flv 229.91M

| ├──314. 任务317: Why Deep.flv 40.81M

| ├──315. 任务318: Why Deep Learning Hard to Train.flv 60.90M

| ├──316. 任务319: Ways to Solve Training.flv 76.54M

| ├──317. 任务320: Dropout 介绍.flv 82.68M

| ├──318. 任务321: 为什么Dropout防止过拟合现象.flv 45.90M

| ├──319. 任务322: 机器翻译.flv 38.80M

| ├──32. 任务033:学习词向量.mp4 88.44M

| ├──320. 任务323: Multimodal Learning.flv 64.19M

| ├──321. 任务324: Seq2Seq模型.flv 126.04M

| ├──322. 任务325: Seq2Seq训练介绍.flv 17.39M

| ├──323. 任务326: Inference Decoding.flv 131.68M

| ├──324. 任务327: Exhaustic Search.flv 36.81M

| ├──325. 任务328: Beam Search.flv 181.67M

| ├──326. 任务329: 回顾Multimodal Learning.flv 25.23M

| ├──327. 任务330: Attention注意力机制介绍.flv 22.55M

| ├──328. 任务331: 看图说话介绍.flv 106.53M

| ├──329. 任务332: 图像识别的注意力机制.flv 109.39M

| ├──33. 任务034:倒排表.flv 207.86M

| ├──330. 任务333: 基于GAN及强化学习的文本生成-01.flv 63.96M

| ├──331. 任务334: 基于GAN及强化学习的文本生成-02.flv 112.37M

| ├──332. 任务335: 回顾Seq2Seq模型.flv 210.25M

| ├──333. 任务336: Seq2Seq的Attention.flv 88.34M

| ├──334. 任务337: Self-Attention1.flv 74.43M

| ├──335. 任务338: Self-Attention2.flv 229.93M

| ├──336. 任务339: 深度文本匹配-01.flv 55.38M

| ├──337. 任务340: 深度文本匹配-02.flv 45.01M

| ├──338. 任务341: 回顾Attention.flv 98.47M

| ├──339. 任务342: RNN LSTM-based models.flv 22.52M

| ├──34. 任务035:Noisy Channel Model.flv 65.72M

| ├──340. 任务343: Transformer的结构.flv 149.68M

| ├──341. 任务344: Each Encoder Block.flv 13.86M

| ├──342. 任务345: Self-Attention.flv 111.19M

| ├──343. 任务346: Add Normalize.flv 203.17M

| ├──344. 任务347: BERT概念.flv 46.44M

| ├──345. 任务348: 回顾Language model.flv 113.03M

| ├──346. 任务349: masked Language model.flv 50.94M

| ├──347. 任务350: masked Language model存在的问题.flv 121.16M

| ├──348. 任务351:LSTM.flv 24.61M

| ├──349. 任务352: BERT训练过程.flv 158.74M

| ├──35. 任务036:语言模型介绍.flv 23.51M

| ├──350. 任务353:PGM领域.flv 49.60M

| ├──351. 任务354: 主题模型.flv 208.32M

| ├──352. 任务355: 回顾不同模型的范畴Model Estimation.flv 185.84M

| ├──353. 任务356: 预测的过程.flv 98.41M

| ├──354. 任务357: GD,SGD,Adagrad算法.flv 75.41M

| ├──355. 任务358: 回顾LDA.flv 105.64M

| ├──356. 任务359: 举例说明生成的过程.flv 58.48M

| ├──357. 任务360: 从官方的角度讲解生成的过程.flv 144.31M

| ├──358. 任务361: α到θi的生成.flv 208.04M

| ├──359. 任务362: 举例说明生成文章.flv 14.95M

| ├──36. 任务037:Chain Rule和Markov Assumption.flv 123.13M

| ├──360. 任务363: gibbs sampler.flv 160.29M

| ├──361. 任务364: collapsed gibbs sampling-01.flv 28.17M

| ├──362. 任务365: collapsed gibbs sampling-02.flv 51.94M

| ├──363. 任务366: collapsed gibbs sampling-03.flv 275.49M

| ├──364. 任务367: collapsed gibbs sampling-04.flv 155.01M

| ├──365. 任务368: collapsed gibbs sampling-05.flv 46.95M

| ├──366. 任务369: 推导过程01.flv 180.31M

| ├──367. 任务370: 推导过程02.flv 102.34M

| ├──368. 任务371: 推导过程03.flv 223.72M

| ├──369. 任务372: Gibbs采样01.flv 150.83M

| ├──37. 任务038:Unigram, Bigram, N-gram.flv 50.94M

| ├──370. 任务373: Gibbs采样02.flv 64.51M

| ├──371. 任务374: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.flv 125.93M

| ├──372. 任务375: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.flv 254.59M

| ├──373. 任务376: 核函数.flv 236.69M

| ├──374. 任务377: 直播-01.flv 26.84M

| ├──375. 任务378: 直播-02.flv 35.42M

| ├──376. 任务379: 直播-03.flv 77.57M

| ├──377. 任务380: 直播-04.flv 141.39M

| ├──378. 任务381: 直播-05.flv 55.42M

| ├──379. 任务382: 直播-06.flv 52.38M

| ├──38. 任务039:估计语言模型的概率.flv 90.08M

| ├──380. 任务383: 直播-07.flv 168.90M

| ├──381. 任务384: 直播-01.flv 34.49M

| ├──382. 任务385:直播-02.flv 133.15M

| ├──383. 任务386:直播-03.flv 61.53M

| ├──384. 任务387:直播-04.flv 109.37M

| ├──385. 任务388:直播-05.flv 42.99M

| ├──386. 任务389:直播-06.flv 102.93M

| ├──387. 任务390: 利用CRF模型做命名实体识别-01.flv 229.47M

| ├──388. 任务391: 利用CRF模型做命名实体识别-02.flv 194.99M

| ├──389. 任务392: 基于语料库训练Glove词向量模型-01.flv 64.52M

| ├──39. 任务040:评估语言模型:Perplexity.flv 91.22M

| ├──390. 任务393: 基于语料库训练Glove词向量模型-02.flv 83.76M

| ├──391. 任务394: GMM-01.flv 65.19M

| ├──392. 任务395: GMM-02.flv 75.93M

| ├──393. 任务396: GMM-03.flv 94.71M

| ├──394. 任务397: XLNet-Bert Autoregressive LM.flv 247.37M

| ├──395. 任务398: 改进思路.flv 47.28M

| ├──396. 任务399: Bert 的目标函数.flv 63.49M

| ├──397. 任务400: permutation.flv 271.02M

| ├──398. 任务401:pytorch实现skip-gram.flv 124.56M

| ├──399. 任务402: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.flv 108.52M

| ├──4. 任务005: 案例:机器翻译02.flv 67.24M

| ├──40. 任务041:Add-one Smoothing.flv 50.31M

| ├──400. 任务403: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.flv 43.57M

| ├──401. 任务404:直播-01.flv 42.19M

| ├──402. 任务405:直播-02.flv 113.24M

| ├──403. 任务406:直播-03.flv 91.83M

| ├──404. 任务407:直播-04.flv 199.22M

| ├──41. 任务042:Add-K Smoothing.flv 32.42M

| ├──42. 任务043:Interpolation.flv 43.10M

| ├──43. 任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.flv 56.25M

| ├──44. 任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.flv 43.34M

| ├──45. 任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.flv 48.77M

| ├──46. 任务047:Lesson6直播.flv 460.87M

| ├──47. 任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.flv 49.92M

| ├──48. 任务049:02Good-Turning Smoothing.flv 131.64M

| ├──49. 任务050:03利用语言模型生成句子.flv 90.43M

| ├──5. 任务006: NLP的应用场景.flv 18.44M

| ├──50. 任务051:04专家系统与基于概率统计学习.flv 42.84M

| ├──51. 任务052:05专家系统介绍.flv 128.20M

| ├──52. 任务053:06逻辑推理.flv 91.86M

| ├──53. 任务054:07Case Study 风控.flv 31.99M

| ├──54. 任务055:08一些难题.flv 65.63M

| ├──55. 任务056:09机器学习介绍01.flv 102.86M

| ├──56. 任务057:10机器学习介绍02.flv 86.70M

| ├──57. 任务058:11朴素贝叶斯介绍.flv 116.82M

| ├──58. 任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.flv 119.75M

| ├──59. 任务060:lambda表达式.flv 11.17M

| ├──6. 任务007: NLP的关键技术.flv 47.91M

| ├──60. 任务061:map函数的应用.flv 15.24M

| ├──61. 任务062:filter过滤器.flv 11.78M

| ├──62. 任务063:reduce函数.flv 12.53M

| ├──63. 任务064:python三大推导式.flv 24.27M

| ├──64. 任务065:闭包.flv 23.76M

| ├──65. 任务066:装饰器一.flv 12.88M

| ├──66. 任务067:装饰器二.flv 27.22M

| ├──67. 任务068:初识numpy.flv 13.79M

| ├──68. 任务069:numpy数组的创建.flv 31.20M

| ├──69. 任务070:numpy的矢量化运算.flv 13.50M

| ├──7. 任务008: 算法复杂度介绍.flv 61.82M

| ├──70. 任务071:numpy的花式索引.flv 39.68M

| ├──71. 任务072:numpy数组转置和轴对换.flv 25.19M

| ├──72. 任务073:条件逻辑转数组.flv 21.46M

| ├──73. 任务074:数学运算与排序.flv 22.85M

| ├──74. 任务075:numpy文件处理.flv 26.90M

| ├──75. 任务076:线性代数函数和随机漫步例子.flv 19.79M

| ├──76. 任务077:词性标注-实战(1).flv 52.25M

| ├──77. 任务078:词性标注–实战(2).flv 139.53M

| ├──78. 任务079:词性标注-实战(3).flv 63.13M

| ├──79. 任务080:词性标注-实战(4).flv 96.68M

| ├──8. 任务009: 课后答疑.flv 64.87M

| ├──80. 任务081:词性标注-实战(5).flv 27.97M

| ├──81. 任务082:初识series类型.flv 27.63M

| ├──82. 任务083:初识dataframe.flv 35.04M

| ├──83. 任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.flv 29.88M

| ├──84. 任务085:dataframe和series之间的运算和排序.flv 20.70M

| ├──85. 任务086:层次化索引.flv 30.17M

| ├──86. 任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.flv 26.22M

| ├──87. 任务088:pandas读写csv文件.flv 31.67M

| ├──88. 任务089:pandas读取excel文件并画图.flv 22.87M

| ├──89. 任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.flv 39.79M

| ├──9. 任务010: 简单的复杂度的回顾.flv 9.66M

| ├──90. 任务091:虚拟环境的搭建.flv 17.30M

| ├──91. 任务092:创建第一个爬虫项目.flv 28.17M

| ├──92. 任务093:调试运行爬虫程序.flv 20.08M

| ├──93. 任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.flv 48.59M

| ├──94. 任务095:访问首页列表中的url.flv 34.90M

| ├──95. 任务096:获取帖子标题和内容.flv 51.65M

| ├──96. 任务097:处理帖子内容中的特殊标签.flv 35.07M

| ├──97. 任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.flv 41.84M

| ├──98. 任务099:爬虫的bug调试与修复.flv 42.47M

| └──99. 任务100:数据持久化代码开发.mp4 55.50M

└──贪心学院NLP(只有代码和资料没有视频).zip 209.56M

资源下载
下载价格39 猫币
VIP免费
客服QQ:765807314
0

评论0

请先

没有账号?注册  忘记密码?