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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-8-30 16:36:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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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    发表于 2019-9-4 19:42:13 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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    2019-9-5 19:07
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2019-9-5 19:09:33 | 显示全部楼层
    谢谢分享,谢谢分享,谢谢分享
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-11 11:39
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    发表于 2019-9-10 15:53:06 | 显示全部楼层
    正需要,支持楼主大人了!
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-9-11 17:53
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    发表于 2019-9-11 17:55:21 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    难过
    2019-9-19 11:13
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    发表于 2019-9-19 11:14:39 | 显示全部楼层
    希望还有效啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情

    2019-9-27 20:38
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    发表于 2019-9-27 20:42:28 | 显示全部楼层
    哇噻 非常需要这个 谢谢
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  • TA的每日心情

    2019-9-29 16:23
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    发表于 2019-9-29 16:26:14 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-30 11:47
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    发表于 2019-9-30 11:51:12 | 显示全部楼层
    谢谢分享啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    无聊
    2019-10-1 03:48
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    发表于 2019-10-1 03:49:22 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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