贪心NLP自然语言处理集训营
课程目录:任务001： 自然语言处理训练营
任务002： 训练营介绍 课程体系介绍
任务003： NLP定义以及歧义性
任务004： 案例：机器翻译01
任务005： 案例：机器翻译02
任务006： NLP的应用场景
任务007： NLP的关键技术
任务008： 算法复杂度介绍
任务009： 课后答疑
任务010： 简单的复杂度的回顾
任务011： 归并排序
任务012： Master Theorem
任务013： 斐波那契数的时间复杂度
任务014： 斐波那契数的空间复杂度
任务015：斐波那契数的循环实现
任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete
任务017：问答系统介绍
任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01
任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02
任务020：文本处理的流程
任务021：分词-前向最大匹配
任务022：分词-后向最大匹配
任务023：分词-考虑语言模型
任务024：分词-维特比算法
任务025：拼写错误纠正
任务026： 拼写纠错（2）
任务027：拼写纠错（3）
任务028：停用词过滤，Stemming操作
任务029： 文本的表示
任务030：文本的相似度
任务031：tf-idf 文本表示
任务032：词向量介绍
任务033：学习词向量
任务034：倒排表
任务035：Noisy Channel Model
任务036：语言模型介绍
任务037：Chain Rule和Markov Assumption
任务038：Unigram, Bigram, N-gram
任务039：估计语言模型的概率
任务040：评估语言模型：Perplexity
任务041：Add-one Smoothing
任务042：Add-K Smoothing
任务043：Interpolation
任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01
任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02
任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03
任务047：Lesson6直播
任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？
任务049：02Good-Turning Smoothing
任务050：03利用语言模型生成句子
任务051：04专家系统与基于概率统计学习
任务052：05专家系统介绍
任务053：06逻辑推理
任务054：07Case Study 风控
任务055：08一些难题
任务056：09机器学习介绍01
任务057：10机器学习介绍02
任务058：11朴素贝叶斯介绍
任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤
任务060：lambda表达式
任务061：map函数的应用
任务062：filter过滤器
任务063：reduce函数
任务064：python三大推导式
任务065：闭包
任务066：装饰器一
任务067：装饰器二
任务068：初识numpy
任务069：numpy数组的创建
任务070：numpy的矢量化运算
任务071：numpy的花式索引
任务072：numpy数组转置和轴对换
任务073：条件逻辑转数组
任务074：数学运算与排序
任务075：numpy文件处理
任务076：线性代数函数和随机漫步例子
任务077：词性标注-实战（1）
任务078：词性标注--实战（2）
任务079：词性标注-实战（3）
任务080：词性标注-实战（4）
任务081：词性标注-实战（5）
任务082：初识series类型
任务083：初识dataframe
任务084：重新索引、数学运算和数据对齐
任务085：dataframe和series之间的运算和排序
任务086：层次化索引
任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算
任务088：pandas读写csv文件
任务089：pandas读取excel文件并画图
任务090：matplotlib可视化及学习方法建议
任务091：虚拟环境的搭建
任务092：创建第一个爬虫项目
任务093：调试运行爬虫程序
任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位
任务095：访问首页列表中的url
任务096：获取帖子标题和内容
任务097：处理帖子内容中的特殊标签
任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数
任务099：爬虫的bug调试与修复
任务100：数据持久化代码开发
任务101：数据入库
任务102：importance sample negtive sample nce-01
任务103：importance sample negtive sample nce-02
任务104：importance sample negtive sample nce-03
任务105：精确率和召回率
任务106： 逻辑回归介绍
任务107： 逻辑回归是线性分类器
任务108： 逻辑回归的目标函数
任务109： 梯度下降法
任务110： 逻辑回归的梯度下降法
任务111： 当线性可分的时候
任务112： 关于面试的话题-01
任务113： 关于面试的话题-02
任务114： 关于面试的话题-03
任务115： 直播-01
任务116： 直播-02
任务117： 直播-03
任务118： 直播-04
任务119： 直播-05
任务120： 直播-06
任务121： 直播-07
任务122： 直播-08
任务123： 直播-09
任务124： 直播-10
任务125： 直播-11
任务126： 当数据线性可分割的时候
任务127： 限制参数变得太大
任务128： 模型复杂度与过拟合
任务129： 怎么避免过拟合
任务130： 正则介绍
任务131： L1 VS L2
任务132： review 数据结构串讲-01
任务133： review 数据结构串讲-02
任务134： Affective Computing & 情绪识别实战
任务135： 交叉验证（1）
任务136： 交叉验证（2）
任务137： 正则的作用
任务138： MLE VS MAP介绍
任务139： 正则的使用
任务140： 交叉验证
任务141： 参数搜索策略
任务142： 高级：正则的灵活应用
任务143： 总结
任务144： MLE与MAP
任务145： Lasso Regression介绍
任务146： 特征选择技术
任务147： LASSO介绍
任务148： Coordinate Descent
任务149： Coordinate Descent for LASSO
任务150： 其他LASSO Solver
任务151： 变分推断 指数族家族 lda
任务152： Optimization
任务153： Optimization is Everywhere
任务154： Optimization - Categories
任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal
任务156： 判断一个函数是凸函数
任务157： 解决一个具体问题1
任务158： 解决一个具体问题2
任务159： 回顾凸函数
任务160： 介绍Set Cover Problem
任务161： Approach1- Exhaustive Search
任务162： Approach2-贪心算法
任务163： Approach3-Optimization
任务164： 总结
任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法
任务166： 梯度下降法的复杂度
任务167： 梯度下降法的收敛分析
任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件
任务169： 收敛性推导
任务170： Linear Classifier
任务171：Margin的计算
任务172：SVM的目标函数：Hard constraint
任务173： SVM的目标函数：Soft constraint
任务174： Hinge Loss
任务175： Primal-Dual介绍
任务176： attention transformer bert-01
任务177： attention transformer bert-02
任务178： Capstone项目介绍
任务179： LinearSVM的缺点
任务180： 数据映射到高维
任务181： 拉格朗日-等号条件处理
任务182： 拉格朗日-不等号条件处理
任务183： KKT条件
任务184： SVM的KKT条件
任务185： Primal-Dual介绍
任务186： SVM的Dual推导
任务187： Kernel Trick
任务188： 信息抽取介绍 直播
任务189： 命名实体识别介绍
任务190： 简历分析场景
任务191： 搭建NER分类器
任务192： 方法介绍
任务193： 基于规则的方法
任务194： 投票决策方法
任务195： 特征工程与特征表示01
任务196： 特征工程与特征表示02
任务197： 问答
任务198： 信息抽取介绍
任务199： Ontological Relation
任务200： 关系抽取方法介绍
任务201： 基于规则的方法
任务202： 基于监督学习的方法
任务203： cnn rnn transformer对比-01
任务204： cnn rnn transformer对比-02
任务205： 关系抽取
任务206： bootstrap算法的缺点
任务207： SnowBall算法
任务208： 生成模板
任务209： 生成tuple与模板评估
任务210： 评估记录+过滤
任务211： SnowBall总结
任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍
任务213：实体消歧算法
任务214：Entity Resolution(实体统一)
任务215：实体统一算法
任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍
任务217： 什么是句法分析
任务218： 句法分析的应用
任务219： 语法
任务220： PCFG
任务221： 评估语法树
任务222： 寻找最好的树
任务223： CNF Form
任务224： CKY算法
任务225： 时序模型
任务226： HMM的介绍
任务227： HMM的应用例子
任务228： HMM的参数
任务229： HMM中的Inference问题
任务230： HMM中的F B算法1
任务231： HMM中的F B算法2
任务232： HMM中的F B算法3
任务233： Data Representation
任务234： Latent Variable Models
任务235： Complete vs Incomplete Case
任务236： MLE for Complete and Incomplete Case
任务237： EM Derivation
任务238： Remarks on EM
任务239： K-means
任务240： K-means Cost Function
任务241： MLE for GMM
任务242：模拟面试(mp3)-01.mp3
任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3
任务244： HMM中的参数
任务245： Complete vs Incomplete Case
任务246： Complete Case
任务247： Incomplete Case
任务248： EM算法回顾
任务249： F B算法回顾
任务250： 估计PI
任务251： 估计B
任务252： 估计A
任务253： 公司实际项目串讲-01
任务254： 公司实际项目串讲-02
任务255： 公司实际项目串讲-03
任务256： 有向图与无向图模型
任务257： 生成模型与判别模型
任务258： Log-Linear Model
任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归
任务260： CRF介绍
任务261： Inference问题
任务262： 参数估计
任务263： wordvector词向量
任务264： Global Generation of Distributed Representation
任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition
任务266： Skip-Gram Model
任务267： 语料库
任务268： Word2Vec代码
任务269： 训练SkipGram问题
任务270： SkipGram另一种目标函数构建
任务271： SkipGram的negative sampling
任务272： 评估词向量
任务273： 词向量在推荐系统中的应用
任务274： 梯度提升树
任务275： 答疑
任务276： Word2vec
任务277： Learning with Subword
任务278： When subword is needed
任务279： Learn Embedding from Language Model
任务280： What are potential solutions
任务281： Elmo at Glance
任务282： Category of Word Representation
任务283： 神经网络介绍
任务284： 激活函数
任务285：MLP
任务286：多层神经网络
任务287：Universal Approximation Theorem
任务288：Biological Inspiration
任务289：回顾神经网络
任务290： 神经网络的损失函数
任务291： BP算法的核心流程
任务292： 对输出层的梯度计算
任务293： 对隐含层的梯度计算
任务294：对参数的梯度计算
任务295： 对BP算法的总结
任务296： gradient checking
任务297： 深度学习与非凸函数
任务298： 深度学习中的Plateau
任务299： SGD的收敛条件
任务300： Early Stopping
任务301： 为什么需要递归神经网络？
任务302： 递归神经网络介绍
任务303： 语言模型
任务304： RNN的深度
任务305： 梯度爆炸和梯度消失
任务306： Gradient Clipping
任务307： LSTM的介绍
任务308： LSTM的应用
任务309： Bi-Directional LSTM
任务310： Gated Recurrent Unit
任务311： 问答系统讲解01
任务312： 问答系统讲解02
任务313： Representation Learning
任务314： What makes good representation-01
任务315： What makes good representation-02
任务316： What makes good representation-03
任务317： Why Deep
任务318： Why Deep Learning Hard to Train
任务319： Ways to Solve Training
任务320： Dropout 介绍
任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象
任务322： 机器翻译
任务323： Multimodal Learning
任务324： Seq2Seq模型
任务325： Seq2Seq训练介绍
任务326： Inference Decoding
任务327： Exhaustic Search
任务328： Beam Search
任务329： 回顾Multimodal Learning
任务330： Attention注意力机制介绍
任务331： 看图说话介绍
任务332： 图像识别的注意力机制
任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01
任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02
任务335： 回顾Seq2Seq模型
任务336： Seq2Seq的Attention
任务337： Self-Attention1
任务338： Self-Attention2
任务339： 深度文本匹配-01
任务340： 深度文本匹配-02
任务341： 回顾Attention
任务342： RNN LSTM-based models
任务343： Transformer的结构
任务344： Each Encoder Block
任务345： Self-Attention
任务346： Add Normalize
任务347： BERT概念
任务348： 回顾Language model
任务349： masked Language model
任务350： masked Language model存在的问题
任务351：LSTM
任务352： BERT训练过程
任务353：PGM领域
任务354： 主题模型
任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation
任务356： 预测的过程
任务357： GD，SGD，Adagrad算法
任务358： 回顾LDA
任务359： 举例说明生成的过程
任务360： 从官方的角度讲解生成的过程
任务361： α到θi的生成
任务362： 举例说明生成文章
任务363： gibbs sampler
任务364： collapsed gibbs sampling-01
任务365： collapsed gibbs sampling-02
任务366： collapsed gibbs sampling-03
任务367： collapsed gibbs sampling-04
任务368： collapsed gibbs sampling-05
任务369： 推导过程01
任务370： 推导过程02
任务371： 推导过程03
任务372： Gibbs采样01
任务373： Gibbs采样02
任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01
任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02
任务376： 核函数
任务377： 直播-01
任务378： 直播-02
任务379： 直播-03
任务380： 直播-04
任务381： 直播-05
任务382： 直播-06
任务383： 直播-07
任务384： 直播-01
任务385：直播-02
任务386：直播-03
任务387：直播-04
任务388：直播-05
任务389：直播-06
任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01
任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02
任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01
任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02
任务394： GMM-01
任务395： GMM-02
任务396： GMM-03
任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM
任务398： 改进思路
任务399： Bert 的目标函数
任务400： permutation
任务401：pytorch实现skip-gram
任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01
任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02
任务404：直播-01
任务405：直播-02
任务406：直播-03
任务407：直播-04
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