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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