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【资料完整】——/贪心学院nlp/
├──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.flv59.56M
| ├──1. 任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.flv33.31M
| ├──10. 任务011： 归并排序.flv36.07M
| ├──100. 任务101：数据入库.flv84.56M
| ├──101. 任务102：importance sample negtive sample nce-01.flv64.42M
| ├──102. 任务103：importance sample negtive sample nce-02.flv73.82M
| ├──103. 任务104：importance sample negtive sample nce-03.flv78.22M
| ├──104. 任务105：精确率和召回率.flv170.04M
| ├──105. 任务106： 逻辑回归介绍.flv174.74M
| ├──106. 任务107： 逻辑回归是线性分类器.flv40.68M
| ├──107. 任务108： 逻辑回归的目标函数.flv105.78M
| ├──108. 任务109： 梯度下降法.flv136.91M
| ├──109. 任务110： 逻辑回归的梯度下降法.flv218.18M
| ├──11. 任务012： Master Theorem.flv51.46M
| ├──110. 任务111： 当线性可分的时候.flv9.57M
| ├──111. 任务112： 关于面试的话题-01.flv41.58M
| ├──112. 任务113： 关于面试的话题-02.flv54.04M
| ├──113. 任务114： 关于面试的话题-03.flv40.90M
| ├──114. 任务115： 直播-01.flv26.64M
| ├──115. 任务116： 直播-02.flv25.17M
| ├──116. 任务117： 直播-03.flv24.51M
| ├──117. 任务118： 直播-04.flv36.63M
| ├──118. 任务119： 直播-05.flv18.65M
| ├──119. 任务120： 直播-06.flv28.57M
| ├──12. 任务013： 斐波那契数的时间复杂度.flv41.72M
| ├──120. 任务121： 直播-07.flv13.63M
| ├──121. 任务122： 直播-08.flv52.57M
| ├──122. 任务123： 直播-09.flv36.13M
| ├──123. 任务124： 直播-10.flv33.16M
| ├──124. 任务125： 直播-11.flv30.78M
| ├──125. 任务126： 当数据线性可分割的时候.flv40.13M
| ├──126. 任务127： 限制参数变得太大.flv103.86M
| ├──127. 任务128： 模型复杂度与过拟合.flv261.20M
| ├──128. 任务129： 怎么避免过拟合.flv49.46M
| ├──129. 任务130： 正则介绍.flv72.76M
| ├──13. 任务014： 斐波那契数的空间复杂度.flv41.54M
| ├──130. 任务131： L1 VS L2.flv224.38M
| ├──131. 任务132： review 数据结构串讲-01.flv69.32M
| ├──132. 任务133： review 数据结构串讲-02.flv80.74M
| ├──133. 任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.flv136.99M
| ├──134. 任务135： 交叉验证（1）.flv20.57M
| ├──135. 任务136： 交叉验证（2）.flv47.85M
| ├──136. 任务137： 正则的作用.flv27.28M
| ├──137. 任务138： MLE VS MAP介绍.flv28.03M
| ├──138. 任务139： 正则的使用.flv62.61M
| ├──139. 任务140： 交叉验证.flv95.95M
| ├──14. 任务015：斐波那契数的循环实现.flv22.99M
| ├──140. 任务141： 参数搜索策略.flv130.58M
| ├──141. 任务142： 高级：正则的灵活应用.flv167.04M
| ├──142. 任务143： 总结.flv28.55M
| ├──143. 任务144： MLE与MAP.flv199.14M
| ├──144. 任务145： Lasso Regression介绍.flv43.94M
| ├──145. 任务146： 特征选择技术.flv161.65M
| ├──146. 任务147： LASSO介绍.flv74.87M
| ├──147. 任务148： Coordinate Descent.flv58.77M
| ├──148. 任务149： Coordinate Descent for LASSO.flv139.86M
| ├──149. 任务150： 其他LASSO Solver.flv20.46M
| ├──15. 任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.flv42.03M
| ├──150. 任务151： 变分推断 指数族家族 lda.flv171.21M
| ├──151. 任务152： Optimization.flv31.73M
| ├──152. 任务153： Optimization is Everywhere.flv56.76M
| ├──153. 任务154： Optimization - Categories.flv21.87M
| ├──154. 任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.flv8.54M
| ├──155. 任务156： 判断一个函数是凸函数.flv73.37M
| ├──156. 任务157： 解决一个具体问题1.flv48.19M
| ├──157. 任务158： 解决一个具体问题2.flv73.92M
| ├──158. 任务159： 回顾凸函数.flv22.99M
| ├──159. 任务160： 介绍Set Cover Problem.flv29.36M
| ├──16. 任务017：问答系统介绍.flv106.05M
| ├──160. 任务161： Approach1- Exhaustive Search.flv29.02M
| ├──161. 任务162： Approach2-贪心算法.flv42.35M
| ├──162. 任务163： Approach3-Optimization.flv144.98M
| ├──163. 任务164： 总结.flv38.37M
| ├──164. 任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.flv12.65M
| ├──165. 任务166： 梯度下降法的复杂度.flv15.77M
| ├──166. 任务167： 梯度下降法的收敛分析.flv81.02M
| ├──167. 任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.flv133.18M
| ├──168. 任务169： 收敛性推导.flv234.45M
| ├──169. 任务170： Linear Classifier.flv93.95M
| ├──17. 任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.flv54.01M
| ├──170. 任务171：Margin的计算.flv72.44M
| ├──171. 任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.flv43.34M
| ├──172. 任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.flv104.05M
| ├──173. 任务174： Hinge Loss.flv143.14M
| ├──174. 任务175： Primal-Dual介绍.flv45.97M
| ├──175. 任务176： attention transformer bert-01.flv181.85M
| ├──176. 任务177： attention transformer bert-02.flv111.51M
| ├──177. 任务178： Capstone项目介绍.flv132.01M
| ├──178. 任务179： LinearSVM的缺点.flv43.73M
| ├──179. 任务180： 数据映射到高维.flv80.33M
| ├──18. 任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.flv63.41M
| ├──180. 任务181： 拉格朗日-等号条件处理.flv99.24M
| ├──181. 任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.flv90.41M
| ├──182. 任务183： KKT条件.flv31.21M
| ├──183. 任务184： SVM的KKT条件.flv42.83M
| ├──184. 任务185： Primal-Dual介绍.flv69.35M
| ├──185. 任务186： SVM的Dual推导.flv91.67M
| ├──186. 任务187： Kernel Trick.flv145.89M
| ├──187. 任务188： 信息抽取介绍 直播.flv144.91M
| ├──188. 任务189： 命名实体识别介绍.flv55.01M
| ├──189. 任务190： 简历分析场景.flv7.49M
| ├──19. 任务020：文本处理的流程.flv29.54M
| ├──190. 任务191： 搭建NER分类器.flv33.27M
| ├──191. 任务192： 方法介绍.flv3.07M
| ├──192. 任务193： 基于规则的方法.flv3.87M
| ├──193. 任务194： 投票决策方法.flv20.60M
| ├──194. 任务195： 特征工程与特征表示01.flv125.31M
| ├──195. 任务196： 特征工程与特征表示02.flv83.10M
| ├──196. 任务197： 问答.flv123.89M
| ├──197. 任务198： 信息抽取介绍.flv178.68M
| ├──198. 任务199： Ontological Relation.flv33.21M
| ├──199. 任务200： 关系抽取方法介绍.flv37.72M
| ├──2. 任务003： NLP定义以及歧义性.flv30.15M
| ├──20. 任务021：分词-前向最大匹配.flv65.37M
| ├──200. 任务201： 基于规则的方法.flv117.92M
| ├──201. 任务202： 基于监督学习的方法.flv236.09M
| ├──202. 任务203： cnn rnn transformer对比-01.flv77.83M
| ├──203. 任务204： cnn rnn transformer对比-02.flv68.07M
| ├──204. 任务205： 关系抽取.flv92.09M
| ├──205. 任务206： bootstrap算法的缺点.flv18.76M
| ├──206. 任务207： SnowBall算法.flv70.86M
| ├──207. 任务208： 生成模板.flv54.89M
| ├──208. 任务209： 生成tuple与模板评估.flv56.82M
| ├──209. 任务210： 评估记录+过滤.flv69.47M
| ├──21. 任务022：分词-后向最大匹配.flv31.53M
| ├──210. 任务211： SnowBall总结.flv29.52M
| ├──211. 任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.flv53.18M
| ├──212. 任务213：实体消歧算法.flv71.28M
| ├──213. 任务214：Entity Resolution(实体统一).flv50.42M
| ├──214. 任务215：实体统一算法.flv162.35M
| ├──215. 任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.flv86.35M
| ├──216. 任务217： 什么是句法分析.flv70.69M
| ├──217. 任务218： 句法分析的应用.flv27.77M
| ├──218. 任务219： 语法.flv81.62M
| ├──219. 任务220： PCFG.flv23.04M
| ├──22. 任务023：分词-考虑语言模型.flv64.11M
| ├──220. 任务221： 评估语法树.flv73.91M
| ├──221. 任务222： 寻找最好的树.flv12.73M
| ├──222. 任务223： CNF Form.flv144.39M
| ├──223. 任务224： CKY算法.flv246.48M
| ├──224. 任务225： 时序模型.flv32.25M
| ├──225. 任务226： HMM的介绍.flv29.23M
| ├──226. 任务227： HMM的应用例子.flv145.84M
| ├──227. 任务228： HMM的参数.flv116.55M
| ├──228. 任务229： HMM中的Inference问题.flv230.18M
| ├──229. 任务230： HMM中的F B算法1.flv150.13M
| ├──23. 任务024：分词-维特比算法.flv114.96M
| ├──230. 任务231： HMM中的F B算法2.flv112.93M
| ├──231. 任务232： HMM中的F B算法3.flv94.88M
| ├──232. 任务233： Data Representation.flv27.62M
| ├──233. 任务234： Latent Variable Models.mp456.22M
| ├──234. 任务235： Complete vs Incomplete Case.flv11.60M
| ├──235. 任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.flv13.91M
| ├──236. 任务237： EM Derivation.flv82.31M
| ├──237. 任务238： Remarks on EM.flv7.27M
| ├──238. 任务239： K-means.flv14.08M
| ├──239. 任务240： K-means Cost Function.flv42.15M
| ├──24. 任务025：拼写错误纠正.flv84.79M
| ├──240. 任务241： MLE for GMM.flv32.73M
| ├──241. 任务244： HMM中的参数.flv66.82M
| ├──242. 任务245： Complete vs Incomplete Case.flv14.94M
| ├──243. 任务246： Complete Case.flv65.60M
| ├──244. 任务247： Incomplete Case.flv20.50M
| ├──245. 任务248： EM算法回顾.flv42.41M
| ├──246. 任务249： F B算法回顾.flv37.09M
| ├──247. 任务250： 估计PI.flv68.19M
| ├──248. 任务251： 估计B.flv105.83M
| ├──249. 任务252： 估计A.flv335.12M
| ├──25. 任务026： 拼写纠错（2）.flv75.99M
| ├──250. 任务253： 公司实际项目串讲-01.flv47.65M
| ├──251. 任务254： 公司实际项目串讲-02.flv80.61M
| ├──252. 任务255： 公司实际项目串讲-03.flv89.81M
| ├──253. 任务256： 有向图与无向图模型.flv141.17M
| ├──254. 任务257： 生成模型与判别模型.flv9.62M
| ├──255. 任务258： Log-Linear Model.flv30.08M
| ├──256. 任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.flv158.68M
| ├──257. 任务260： CRF介绍.flv84.86M
| ├──258. 任务261： Inference问题.flv83.94M
| ├──259. 任务262： 参数估计.flv313.81M
| ├──26. 任务027：拼写纠错（3）.flv136.66M
| ├──260. 任务263： wordvector词向量.flv33.46M
| ├──261. 任务264： Global Generation of Distributed Representation.flv54.73M
| ├──262. 任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.flv7.45M
| ├──263. 任务266： Skip-Gram Model.flv45.52M
| ├──264. 任务267： 语料库.flv107.12M
| ├──265. 任务268： Word2Vec代码.flv96.89M
| ├──266. 任务269： 训练SkipGram问题.flv44.20M
| ├──267. 任务270： SkipGram另一种目标函数构建.flv76.14M
| ├──268. 任务271： SkipGram的negative sampling.flv280.90M
| ├──269. 任务272： 评估词向量.flv76.62M
| ├──27. 任务028：停用词过滤，Stemming操作.flv123.31M
| ├──270. 任务273： 词向量在推荐系统中的应用.flv202.42M
| ├──271. 任务274： 梯度提升树.flv97.72M
| ├──272. 任务275： 答疑.flv58.01M
| ├──273. 任务276： Word2vec.flv46.15M
| ├──274. 任务277： Learning with Subword.flv39.54M
| ├──275. 任务278： When subword is needed.flv33.97M
| ├──276. 任务279： Learn Embedding from Language Model.flv16.94M
| ├──277. 任务280： What are potential solutions.flv18.33M
| ├──278. 任务281： Elmo at Glance.flv81.06M
| ├──279. 任务282： Category of Word Representation.flv88.23M
| ├──28. 任务029： 文本的表示.flv136.63M
| ├──280. 任务283： 神经网络介绍.flv80.82M
| ├──281. 任务284： 激活函数.flv168.05M
| ├──282. 任务285：MLP.flv164.35M
| ├──283. 任务286：多层神经网络.flv33.88M
| ├──284. 任务287：Universal Approximation Theorem.flv47.99M
| ├──285. 任务288：Biological Inspiration.flv30.69M
| ├──286. 任务289：回顾神经网络.flv42.74M
| ├──287. 任务290： 神经网络的损失函数.flv115.66M
| ├──288. 任务291： BP算法的核心流程.flv43.41M
| ├──289. 任务292： 对输出层的梯度计算.flv174.12M
| ├──29. 任务030：文本的相似度.flv191.15M
| ├──290. 任务293： 对隐含层的梯度计算.flv128.76M
| ├──291. 任务294：对参数的梯度计算.flv66.08M
| ├──292. 任务295： 对BP算法的总结.flv69.97M
| ├──293. 任务296： gradient checking.flv37.62M
| ├──294. 任务297： 深度学习与非凸函数.flv15.68M
| ├──295. 任务298： 深度学习中的Plateau.flv27.23M
| ├──296. 任务299： SGD的收敛条件.flv63.31M
| ├──297. 任务300： Early Stopping.flv82.28M
| ├──298. 任务301： 为什么需要递归神经网络？.flv26.89M
| ├──299. 任务302： 递归神经网络介绍.flv134.86M
| ├──3. 任务004： 案例：机器翻译01.flv60.93M
| ├──30. 任务031：tf-idf 文本表示.flv179.17M
| ├──300. 任务303： 语言模型.flv98.64M
| ├──301. 任务304： RNN的深度.mp418.91M
| ├──302. 任务305： 梯度爆炸和梯度消失.flv135.88M
| ├──303. 任务306： Gradient Clipping.flv37.21M
| ├──304. 任务307： LSTM的介绍.flv85.89M
| ├──305. 任务308： LSTM的应用.flv53.68M
| ├──306. 任务309： Bi-Directional LSTM.flv46.43M
| ├──307. 任务310： Gated Recurrent Unit.flv50.06M
| ├──308. 任务311： 问答系统讲解01.flv75.87M
| ├──309. 任务312： 问答系统讲解02.flv197.34M
| ├──31. 任务032：词向量介绍.flv237.31M
| ├──310. 任务313： Representation Learning.flv37.09M
| ├──311. 任务314： What makes good representation-01.flv132.26M
| ├──312. 任务315： What makes good representation-02.flv228.05M
| ├──313. 任务316： What makes good representation-03.flv229.91M
| ├──314. 任务317： Why Deep.flv40.81M
| ├──315. 任务318： Why Deep Learning Hard to Train.flv60.90M
| ├──316. 任务319： Ways to Solve Training.flv76.54M
| ├──317. 任务320： Dropout 介绍.flv82.68M
| ├──318. 任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象.flv45.90M
| ├──319. 任务322： 机器翻译.flv38.80M
| ├──32. 任务033：学习词向量.mp488.44M
| ├──320. 任务323： Multimodal Learning.flv64.19M
| ├──321. 任务324： Seq2Seq模型.flv126.04M
| ├──322. 任务325： Seq2Seq训练介绍.flv17.39M
| ├──323. 任务326： Inference Decoding.flv131.68M
| ├──324. 任务327： Exhaustic Search.flv36.81M
| ├──325. 任务328： Beam Search.flv181.67M
| ├──326. 任务329： 回顾Multimodal Learning.flv25.23M
| ├──327. 任务330： Attention注意力机制介绍.flv22.55M
| ├──328. 任务331： 看图说话介绍.flv106.53M
| ├──329. 任务332： 图像识别的注意力机制.flv109.39M
| ├──33. 任务034：倒排表.flv207.86M
| ├──330. 任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.flv63.96M
| ├──331. 任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.flv112.37M
| ├──332. 任务335： 回顾Seq2Seq模型.flv210.25M
| ├──333. 任务336： Seq2Seq的Attention.flv88.34M
| ├──334. 任务337： Self-Attention1.flv74.43M
| ├──335. 任务338： Self-Attention2.flv229.93M
| ├──336. 任务339： 深度文本匹配-01.flv55.38M
| ├──337. 任务340： 深度文本匹配-02.flv45.01M
| ├──338. 任务341： 回顾Attention.flv98.47M
| ├──339. 任务342： RNN LSTM-based models.flv22.52M
| ├──34. 任务035：Noisy Channel Model.flv65.72M
| ├──340. 任务343： Transformer的结构.flv149.68M
| ├──341. 任务344： Each Encoder Block.flv13.86M
| ├──342. 任务345： Self-Attention.flv111.19M
| ├──343. 任务346： Add Normalize.flv203.17M
| ├──344. 任务347： BERT概念.flv46.44M
| ├──345. 任务348： 回顾Language model.flv113.03M
| ├──346. 任务349： masked Language model.flv50.94M
| ├──347. 任务350： masked Language model存在的问题.flv121.16M
| ├──348. 任务351：LSTM.flv24.61M
| ├──349. 任务352： BERT训练过程.flv158.74M
| ├──35. 任务036：语言模型介绍.flv23.51M
| ├──350. 任务353：PGM领域.flv49.60M
| ├──351. 任务354： 主题模型.flv208.32M
| ├──352. 任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.flv185.84M
| ├──353. 任务356： 预测的过程.flv98.41M
| ├──354. 任务357： GD，SGD，Adagrad算法.flv75.41M
| ├──355. 任务358： 回顾LDA.flv105.64M
| ├──356. 任务359： 举例说明生成的过程.flv58.48M
| ├──357. 任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.flv144.31M
| ├──358. 任务361： α到θi的生成.flv208.04M
| ├──359. 任务362： 举例说明生成文章.flv14.95M
| ├──36. 任务037：Chain Rule和Markov Assumption.flv123.13M
| ├──360. 任务363： gibbs sampler.flv160.29M
| ├──361. 任务364： collapsed gibbs sampling-01.flv28.17M
| ├──362. 任务365： collapsed gibbs sampling-02.flv51.94M
| ├──363. 任务366： collapsed gibbs sampling-03.flv275.49M
| ├──364. 任务367： collapsed gibbs sampling-04.flv155.01M
| ├──365. 任务368： collapsed gibbs sampling-05.flv46.95M
| ├──366. 任务369： 推导过程01.flv180.31M
| ├──367. 任务370： 推导过程02.flv102.34M
| ├──368. 任务371： 推导过程03.flv223.72M
| ├──369. 任务372： Gibbs采样01.flv150.83M
| ├──37. 任务038：Unigram, Bigram, N-gram.flv50.94M
| ├──370. 任务373： Gibbs采样02.flv64.51M
| ├──371. 任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.flv125.93M
| ├──372. 任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.flv254.59M
| ├──373. 任务376： 核函数.flv236.69M
| ├──374. 任务377： 直播-01.flv26.84M
| ├──375. 任务378： 直播-02.flv35.42M
| ├──376. 任务379： 直播-03.flv77.57M
| ├──377. 任务380： 直播-04.flv141.39M
| ├──378. 任务381： 直播-05.flv55.42M
| ├──379. 任务382： 直播-06.flv52.38M
| ├──38. 任务039：估计语言模型的概率.flv90.08M
| ├──380. 任务383： 直播-07.flv168.90M
| ├──381. 任务384： 直播-01.flv34.49M
| ├──382. 任务385：直播-02.flv133.15M
| ├──383. 任务386：直播-03.flv61.53M
| ├──384. 任务387：直播-04.flv109.37M
| ├──385. 任务388：直播-05.flv42.99M
| ├──386. 任务389：直播-06.flv102.93M
| ├──387. 任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.flv229.47M
| ├──388. 任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.flv194.99M
| ├──389. 任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.flv64.52M
| ├──39. 任务040：评估语言模型：Perplexity.flv91.22M
| ├──390. 任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.flv83.76M
| ├──391. 任务394： GMM-01.flv65.19M
| ├──392. 任务395： GMM-02.flv75.93M
| ├──393. 任务396： GMM-03.flv94.71M
| ├──394. 任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.flv247.37M
| ├──395. 任务398： 改进思路.flv47.28M
| ├──396. 任务399： Bert 的目标函数.flv63.49M
| ├──397. 任务400： permutation.flv271.02M
| ├──398. 任务401：pytorch实现skip-gram.flv124.56M
| ├──399. 任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.flv108.52M
| ├──4. 任务005： 案例：机器翻译02.flv67.24M
| ├──40. 任务041：Add-one Smoothing.flv50.31M
| ├──400. 任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.flv43.57M
| ├──401. 任务404：直播-01.flv42.19M
| ├──402. 任务405：直播-02.flv113.24M
| ├──403. 任务406：直播-03.flv91.83M
| ├──404. 任务407：直播-04.flv199.22M
| ├──41. 任务042：Add-K Smoothing.flv32.42M
| ├──42. 任务043：Interpolation.flv43.10M
| ├──43. 任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.flv56.25M
| ├──44. 任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.flv43.34M
| ├──45. 任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.flv48.77M
| ├──46. 任务047：Lesson6直播.flv460.87M
| ├──47. 任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.flv49.92M
| ├──48. 任务049：02Good-Turning Smoothing.flv131.64M
| ├──49. 任务050：03利用语言模型生成句子.flv90.43M
| ├──5. 任务006： NLP的应用场景.flv18.44M
| ├──50. 任务051：04专家系统与基于概率统计学习.flv42.84M
| ├──51. 任务052：05专家系统介绍.flv128.20M
| ├──52. 任务053：06逻辑推理.flv91.86M
| ├──53. 任务054：07Case Study 风控.flv31.99M
| ├──54. 任务055：08一些难题.flv65.63M
| ├──55. 任务056：09机器学习介绍01.flv102.86M
| ├──56. 任务057：10机器学习介绍02.flv86.70M
| ├──57. 任务058：11朴素贝叶斯介绍.flv116.82M
| ├──58. 任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.flv119.75M
| ├──59. 任务060：lambda表达式.flv11.17M
| ├──6. 任务007： NLP的关键技术.flv47.91M
| ├──60. 任务061：map函数的应用.flv15.24M
| ├──61. 任务062：filter过滤器.flv11.78M
| ├──62. 任务063：reduce函数.flv12.53M
| ├──63. 任务064：python三大推导式.flv24.27M
| ├──64. 任务065：闭包.flv23.76M
| ├──65. 任务066：装饰器一.flv12.88M
| ├──66. 任务067：装饰器二.flv27.22M
| ├──67. 任务068：初识numpy.flv13.79M
| ├──68. 任务069：numpy数组的创建.flv31.20M
| ├──69. 任务070：numpy的矢量化运算.flv13.50M
| ├──7. 任务008： 算法复杂度介绍.flv61.82M
| ├──70. 任务071：numpy的花式索引.flv39.68M
| ├──71. 任务072：numpy数组转置和轴对换.flv25.19M
| ├──72. 任务073：条件逻辑转数组.flv21.46M
| ├──73. 任务074：数学运算与排序.flv22.85M
| ├──74. 任务075：numpy文件处理.flv26.90M
| ├──75. 任务076：线性代数函数和随机漫步例子.flv19.79M
| ├──76. 任务077：词性标注-实战（1）.flv52.25M
| ├──77. 任务078：词性标注--实战（2）.flv139.53M
| ├──78. 任务079：词性标注-实战（3）.flv63.13M
| ├──79. 任务080：词性标注-实战（4）.flv96.68M
| ├──8. 任务009： 课后答疑.flv64.87M
| ├──80. 任务081：词性标注-实战（5）.flv27.97M
| ├──81. 任务082：初识series类型.flv27.63M
| ├──82. 任务083：初识dataframe.flv35.04M
| ├──83. 任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.flv29.88M
| ├──84. 任务085：dataframe和series之间的运算和排序.flv20.70M
| ├──85. 任务086：层次化索引.flv30.17M
| ├──86. 任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.flv26.22M
| ├──87. 任务088：pandas读写csv文件.flv31.67M
| ├──88. 任务089：pandas读取excel文件并画图.flv22.87M
| ├──89. 任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.flv39.79M
| ├──9. 任务010： 简单的复杂度的回顾.flv9.66M
| ├──90. 任务091：虚拟环境的搭建.flv17.30M
| ├──91. 任务092：创建第一个爬虫项目.flv28.17M
| ├──92. 任务093：调试运行爬虫程序.flv20.08M
| ├──93. 任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.flv48.59M
| ├──94. 任务095：访问首页列表中的url.flv34.90M
| ├──95. 任务096：获取帖子标题和内容.flv51.65M
| ├──96. 任务097：处理帖子内容中的特殊标签.flv35.07M
| ├──97. 任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.flv41.84M
| ├──98. 任务099：爬虫的bug调试与修复.flv42.47M
| └──99. 任务100：数据持久化代码开发.mp455.50M
└──贪心学院NLP（只有代码和资料没有视频）.zip209.56M
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