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

｜ 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