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[@] 贪心NLP自然语言处理集训营

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  • TA的每日心情

    2024-11-19 20:46
  • 签到天数: 244 天

    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-8-28 14:06:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
    程序人生
    课程方向: Python 
    课程类型: 其他 

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    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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    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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    发表于 2019-9-3 19:30:17 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-9-5 10:31:23 | 显示全部楼层
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-9-8 09:34:02 | 显示全部楼层
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