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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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