【6666】-贪心学院greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战课程

贪心学院greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战课程


内容介绍:
001:自然语言处理训练营.mp4
002:训练营介绍 课程体系介绍.mp4
003:NLP定义以及歧义性.mp4
004:案例:机器翻译01.mp4
005:案例:机器翻译02.mp4
006:NLP的应用场景.mp4
007:NLP的关键技术.mp4
008:算法复杂度介绍.mp4
009:课后答疑.mp4
010:简单的复杂度的回顾.mp4
011:归并排序.mp4
012:Master Theorem.mp4
013:斐波那契数的时间复杂度.mp4
014:斐波那契数的空间复杂度.mp4
015:斐波那契数的循环实现.mp4
016:P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
017:问答系统介绍.mp4
018:Review 一只狗和两只猫的故事 ――心理学与DL,RL-01.mp4
019:Review 一只狗和两只猫的故事 ――心理学与DL,RL-02.mp4
020:文本处理的流程.mp4
021:分词-前向最大匹配.mp4
022:分词-后向最大匹配.mp4
023:分词-考虑语言模型.mp4
024:分词-维特比算法.mp4
025:拼写错误纠正.mp4
026:拼写纠错(2).mp4
027:拼写纠错(3).mp4
028:停用词过滤,Stemming操作.mp4
029:文本的表示.mp4
030:文本的相似度.mp4
031:tf-idf 文本表示.mp4
032:词向量介绍.mp4
033:学习词向量.mp4
034:倒排表.mp4
035:Noisy Channel Model.mp4
036:语言模型介绍.mp4
037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4
038:Unigram, Bigram, N-gram.mp4
039:估计语言模型的概率.mp4
040:评估语言模型:Perplexity.mp4
041:Add-one Smoothing.mp4
042:Add-K Smoothing.mp4
043:Interpolation.mp4
044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp4
045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4
046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp4
047:Lesson6直播.mp4
048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4
049:02Good-Turning Smoothing.mp4
050:03利用语言模型生成句子.mp4
051:04专家系统与基于概率统计学习.mp4
052:05专家系统介绍.mp4
053:06逻辑推理.mp4
054:07Case Study 风控.mp4
055:08一些难题.mp4
056:09机器学习介绍01.mp4
057:10机器学习介绍02.mp4
058:11朴素贝叶斯介绍.mp4
059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
060:lambda表达式.mp4
061:map函数的应用.mp4
062:filter过滤器.mp4
063:reduce函数.mp4
064:python三大推导式.mp4
065:闭包.mp4
066:装饰器一.mp4
067:装饰器二.mp4
068:初识numpy.mp4
069:numpy数组的创建.mp4
070:numpy的矢量化运算.mp4
071:numpy的花式索引.mp4
072:numpy数组转置和轴对换.mp4
073:条件逻辑转数组.mp4
074:数学运算与排序.mp4
075:numpy文件处理.mp4
076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4
077:词性标注-实战(1).mp4
078:词性标注--实战(2).mp4
079:词性标注-实战(3).mp4
080:词性标注-实战(4).mp4
081:词性标注-实战(5).mp4
082:初识series类型.mp4
083:初识DataFrame.mp4
084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4
086:层次化索引.mp4
087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
088:pandas读写csv文件.mp4
089:pandas读取excel文件并画图.mp4
090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
091:虚拟环境的搭建.mp4
092:创建第一个爬虫项目.mp4
093:调试运行爬虫程序.mp4
094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
095:访问首页列表中的url .mp4
096:获取帖子标题和内容.mp4
097:处理帖子内容中的特殊标签.mp4
098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
099:爬虫的bug调试与修复.mp4
100:数据持久化代码开发.mp4
101:数据入库.mp4
102:importance sample negtive sample nce-01.mp4
103:importance sample negtive sample nce-02.mp4
104:importance sample negtive sample nce-03.mp4
105:精确率和召回率.mp4
106:逻辑回归介绍.mp4
107:逻辑回归是线性分类器.mp4
108:逻辑回归的目标函数.mp4
109:梯度下降法.mp4
110:逻辑回归的梯度下降法.mp4
111:当线性可分的时候.mp4
112:关于面试的话题-01.mp4
113:关于面试的话题-02.mp4
114:关于面试的话题-03.mp4
115:直播-01.mp4
116:直播-02.mp4
117:直播-03.mp4
118:直播-04.mp4
119:直播-05.mp4
120:直播-06.mp4
121:直播-07.mp4
122:直播-08.mp4
123:直播-09.mp4
124:直播-10.mp4
125:直播-11.mp4
126:当数据线性可分割的时候.mp4
127:限制参数变得太大.mp4
128:模型复杂度与过拟合.mp4
129:怎么避免过拟合.mp4
130:正则介绍.mp4
131:L1 VS L2.mp4
132:review 数据结构串讲-01.mp4
133:review 数据结构串讲-02.mp4
134:Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
135:交叉验证(1).mp4
136:交叉验证(2).mp4
137:正则的作用.mp4
138:MLE VS MAP介绍.mp4
139:正则的使用.mp4
140:交叉验证.mp4
141:参数搜索策略.mp4
142:高级:正则的灵活应用.mp4
143:总结.mp4
144:MLE与MAP.mp4
145:Lasso Regression介绍.mp4
146:特征选择技术.mp4
147:LASSO介绍.mp4
148:Coordinate Descent.mp4
149:Coordinate Descent for LASSO.mp4
150:其他LASSO Solver.mp4
151:变分推断 指数族家族 lda.mp4
152:Optimization.mp4
153:Optimization is Everywhere.mp4
154:Optimization - Categories.mp4
155:Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
156:判断一个函数是凸函数.mp4
157:解决一个具体问题1.mp4
158:解决一个具体问题2.mp4
159:回顾凸函数.mp4
160:介绍Set Cover Problem.mp4
161:Approach1- Exhaustive Search.mp4
162:Approach2-贪心算法.mp4
163:Approach3-Optimization.mp4
164:总结.mp4
165:回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
166:梯度下降法的复杂度.mp4
167:梯度下降法的收敛分析.mp4
168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
169:收敛性推导.mp4
170:Linear Classifier.mp4
171:Margin的计算.mp4
172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4
173:SVM的目标函数:Soft constraint.mp4
174:Hinge Loss.mp4
175:Primal-Dual介绍.mp4
176:attention transformer bert-01.mp4
177:attention transformer bert-02.mp4
178:Capstone项目介绍.mp4
179:LinearSVM的缺点.mp4
180:数据映射到高维.mp4
181:拉格朗日-等号条件处理.mp4
182:拉格朗日-不等号条件处理.mp4
183:KKT条件.mp4
184:SVM的KKT条件.mp4
185:Primal-Dual介绍.mp4
186:SVM的Dual推导.mp4
187:Kernel Trick.mp4
188:信息抽取介绍 直播.mp4
189:命名实体识别介绍.mp4
190:简历分析场景.mp4
191:搭建NER分类器.mp4
192:方法介绍.mp4
193:基于规则的方法.mp4
194:投票决策方法.mp4
195:特征工程与特征表示01.mp4
196:特征工程与特征表示02.mp4
197:问答.mp4
198:信息抽取介绍.mp4
199:Ontological Relation.mp4
200:关系抽取方法介绍.mp4
201:基于规则的方法.mp4
202:基于监督学习的方法.mp4
203:cnn rnn transformer对比-01.mp4
204:cnn rnn transformer对比-02.mp4
205:关系抽取.mp4
206:bootstrap算法的缺点.mp4
207:SnowBall算法.mp4
208:生成模板.mp4
209:生成tuple与模板评估.mp4
210:评估记录+过滤.mp4
211:SnowBall总结.mp4
212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
213:实体消歧算法.mp4
214:Entity Resolution(实体统一).mp4
215:实体统一算法.mp4
216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
217:什么是句法分析.mp4
218:句法分析的应用.mp4
219:语法.mp4
220:PCFG.mp4
221:评估语法树.mp4
222:寻找最好的树.mp4
223:CNF Form.mp4
224:CKY算法.mp4
225:时序模型.mp4
226:HMM的介绍.mp4
227:HMM的应用例子.mp4
228:HMM的参数.mp4
229:HMM中的Inference问题.mp4
230:HMM中的F B算法1.mp4
231:HMM中的F B算法2.mp4
232:HMM中的F B算法3.mp4
233:Data Representation.mp4
234:Latent Variable Models.mp4
235:Complete vs Incomplete Case.mp4
236:MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
237:EM Derivation.mp4
238:Remarks on EM.mp4
239:K-means.mp4
240:K-means Cost Function.mp4
241:MLE for GMM.mp4
242:模拟面试(mp3)-01.mp3
243:模拟面试(mp3)-02.mp3
244:HMM中的参数.mp4
245:Complete vs Incomplete Case.mp4
246:Complete Case.mp4
247:Incomplete Case.mp4
248:EM算法回顾.mp4
249:F B算法回顾.mp4
250:估计PI.mp4
251:估计B.mp4
252:估计A.mp4
253:公司实际项目串讲-01.mp4
254:公司实际项目串讲-02.mp4
255:公司实际项目串讲-03.mp4
256:有向图与无向图模型.mp4
257:生成模型与判别模型.mp4
258:Log-Linear Model.mp4
259:Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
260:CRF介绍.mp4
261:Inference问题.mp4
262:参数估计.mp4
263:wordvector词向量.mp4
264:Global Generation of Distributed Representation.mp4
265:How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
266:Skip-Gram Model.mp4
267:语料库.mp4
268:Word2Vec代码.mp4
269:训练SkipGram问题.mp4
270:SkipGram另一种目标函数构建.mp4
271:SkipGram的negative sampling.mp4
272:评估词向量.mp4
273:词向量在推荐系统中的应用.mp4
274:梯度提升树.mp4
275:答疑.mp4
276:Word2vec.mp4
277:Learning with Subword.mp4
278:When subword is needed.mp4
279:Learn Embedding from Language Model.mp4
280:What are potential solutions.mp4
281:Elmo at Glance.mp4
282:Category of Word Representation.mp4
283:神经网络介绍.mp4
284:激活函数.mp4
285:MLP.mp4
286:多层神经网络.mp4
287:Universal Approximation Theorem.mp4
288:Biological Inspiration.mp4
289:回顾神经网络.mp4
290:神经网络的损失函数.mp4
291:BP算法的核心流程.mp4
292:对输出层的梯度计算.mp4
293:对隐含层的梯度计算.mp4
294:对参数的梯度计算.mp4
295:对BP算法的总结.mp4
296:gradient checking.mp4
297:深度学习与非凸函数.mp4
298:深度学习中的Plateau.mp4
299:SGD的收敛条件.mp4
300:Early Stopping.mp4
301:为什么需要递归神经网络?.mp4
302:递归神经网络介绍.mp4
303:语言模型.mp4
304:RNN的深度.mp4
305:梯度爆炸和梯度消失.mp4
306:Gradient Clipping.mp4
307:LSTM的介绍.mp4
308:LSTM的应用.mp4
309:Bi-Directional LSTM.mp4
310:Gated Recurrent Unit.mp4
311:问答系统讲解01.mp4
312:问答系统讲解02.mp4
313:Representation Learning.mp4
314:What makes good representation-01.mp4
315:What makes good representation-02.mp4
316:What makes good representation-03.mp4
317:Why Deep.mp4
318:Why Deep Learning Hard to Train.mp4
319:Ways to Solve Training.mp4
320:Dropout 介绍.mp4
321:为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
322:机器翻译.mp4
323:Multimodal Learning.mp4
324:Seq2Seq模型.mp4
325:Seq2Seq训练介绍.mp4
326:Inference Decoding.mp4
327:Exhaustic Search.mp4
328:Beam Search.mp4
329:回顾Multimodal Learning.mp4
330:Attention注意力机制介绍.mp4
331:看图说话介绍.mp4
332:图像识别的注意力机制.mp4
333:基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
334:基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
335:回顾Seq2Seq模型.mp4
336:Seq2Seq的Attention.mp4
337:Self-Attention1.mp4
338:Self-Attention2.mp4
339:深度文本匹配-01.mp4
340:深度文本匹配-02.mp4
341:回顾Attention.mp4
342:RNN LSTM-based models.mp4
343:Transformer的结构.mp4
344:Each Encoder Block.mp4
345:Self-Attention.mp4
346:Add Normalize.mp4
347:BERT概念.mp4
348:回顾Language model.mp4
349:masked Language model.mp4
350:masked Language model存在的问题.mp4
351:LSTM.mp4
352:BERT训练过程.mp4
353:PGM领域.mp4
354:主题模型.mp4
355:回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
356:预测的过程.mp4
357:GD,SGD,Adagrad算法.mp4
358:回顾LDA.mp4
359:举例说明生成的过程.mp4
360:从官方的角度讲解生成的过程.mp4
361:α到θi的生成.mp4
362:举例说明生成文章.mp4
363:gibbs sampler.mp4
364:collapsed gibbs sampling-01.mp4
365:collapsed gibbs sampling-02.mp4
366:collapsed gibbs sampling-03.mp4
367:collapsed gibbs sampling-04.mp4
368:collapsed gibbs sampling-05.mp4
369:推导过程01.mp4
370:推导过程02.mp4
371:推导过程03.mp4
372:Gibbs采样01.mp4
373:Gibbs采样02.mp4
374:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
375:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
376:核函数.mp4
377:直播-01.mp4
378:直播-02.mp4
379:直播-03.mp4
380:直播-04.mp4
381:直播-05.mp4
382:直播-06.mp4
383:直播-07.mp4
384:直播-01.mp4
385:直播-02.mp4
386:直播-03.mp4
387:直播-04.mp4
388:直播-05.mp4
389:直播-06.mp4
390:利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
391:利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
392:基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
393:基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
394:GMM-01.mp4
395:GMM-02.mp4
396:GMM-03.mp4
397:XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
398:改进思路.mp4
399:Bert 的目标函数.mp4
400:permutation.mp4
401:pytorch实现skip-gram.mp4
402:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4
403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp4
404:直播-01.mp4
405:直播-02.mp4
406:直播-03.mp4
407:直播-04.mp4
资料
      course-info-master.zip
         Homework0-SetupAccount-master.zip
        LDA2-master.zip' j" t" Y8 l2 Q8 S0 o
         Lesson1-Introduction-master.zip
         Lesson2-Complexity-QASystemIntro-master.zip
        Lesson3-QASystem1-master.zip
         Lesson4-master.zip
        Lesson5-master.zip
        Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection-master.zip
         Lesson9-CaseStudy-Viterbi-master.zip
        Lesson12-NaiveBayes-master.zip
         Lesson15-EmotionDetection-master.zip
         Lesson21-IE_NER-master.zip
         Project1-master.zip
         Project2-master.zip
        Project3-master.zip
         ReviewSession-master.zip
         XLNet-Chatbot-master.zip
         聊天机器人.zip
 

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