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07.机器学习·人工智能
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04 人工智能NLP自然语言处理
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201-250
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任务201: 基于规则的方法.mp4
任务202: 基于监督学习的方法.mp4
任务203: cnn rnn transformer对比-01.mp4
任务204: cnn rnn transformer对比-02.mp4
任务205: 关系抽取.mp4
任务206: bootstrap算法的缺点.mp4
任务207: SnowBall算法.mp4
任务208: 生成模板.mp4
任务209: 生成tuple与模板评估.mp4
任务210: 评估记录+过滤.mp4
任务211: SnowBall总结.mp4
任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
任务213:实体消歧算法.mp4
任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4
任务215:实体统一算法.mp4
任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
任务217: 什么是句法分析.mp4
任务218: 句法分析的应用.mp4
任务219: 语法.mp4
任务220: PCFG.mp4
任务221: 评估语法树.mp4
任务222: 寻找最好的树.mp4
任务223: CNF Form.mp4
任务224: CKY算法.mp4
任务225: 时序模型.mp4
任务226: HMM的介绍.mp4
任务227: HMM的应用例子.mp4
任务228: HMM的参数.mp4
任务229: HMM中的Inference问题.mp4
任务230: HMM中的F B算法1.mp4
任务231: HMM中的F B算法2.mp4
任务232: HMM中的F B算法3.mp4
任务233: Data Representation.mp4
任务234: Latent Variable Models.mp4
任务235: Complete vs Incomplete Case.mp4
任务236: MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
任务237: EM Derivation.mp4
任务238: Remarks on EM.mp4
任务239: K-means.mp4
任务240: K-means Cost Function.mp4
任务241: MLE for GMM.mp4
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.mp4
任务245: Complete vs Incomplete Case.mp4
任务246: Complete Case.mp4
任务247: Incomplete Case.mp4
任务248: EM算法回顾.mp4
任务249: F B算法回顾.mp4
任务250: 估计PI.mp4
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