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120-NLP实战高手课
|____49丨集成树模型:CatBoost和NGBoost简介.mp4
|____48丨集成树模型:LightGBM简介.mp4
|____46丨集成树模型:如何提升决策树的效果47丨集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达.mp4
|____45丨变量选择方法.mp4
|____44丨降维方法:Variational Auto Encoder.mp4
|____43丨降维方法:Denoising Auto Encoders.mp4
|____42丨降维方法:PCA、NMF 和 tSNE.mp4
|____41丨自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
|____40丨半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理.mp4
|____39丨半自动特征构建方法:连续变量的转换.mp4
|____38丨半自动构建方法:Entity Embedding的实现.mp4
|____37丨半自动特征构建方法:Entity Embedding.mp4
|____36丨半自动特征构建方法:连续变量的离散化.mp4
|____35丨半自动特征构建方法:Categorical Encoder.mp4
|____34丨半自动特征构建方法:Target Mean Encoding.mp4
|____33丨Matplotlib 简介:如何进行简单的可视化分析?.mp4
|____32丨Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?.mp4
|____31丨表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?.mp4
|____30丨经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力.mp4
|____29丨文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?.mp4
|____28丨文本分类实践:如何进行简单的文本分类?.mp4
|____27丨PyTorch简介:如何构造神经网络?.mp4
|____26丨PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?.mp4
|____25丨PyTorch简介:Tensor和相关运算.mp4
|____24丨环境部署:如何构建简单的深度学习环境?.mp4
|____23丨CNN:卷积神经网络是什么?.mp4
|____22丨RNN简介:RNN和LSTM.mp4
|____21丨RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
|____20丨Embedding简介.mp4
|____19丨神经网络基础:神经网络的基础构成.mp4
|____18丨神经网络基础:训练神经网络.mp4
|____17丨神经网络基础:神经网络还是复合函数.mp4
|____16丨统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?.mp4
|____15丨AI项目部署:微服务简介.mp4
|____14丨AI项目部署:框架选择.mp4
|____13丨AI项目部署:基本原则.mp4
|____12丨深度学习与硬件:TPU.mp4
|____11丨深度学习与硬件:GPU.mp4
|____09丨深度学习框架:选择合适的深度学习框架?10丨深度学习与硬件:CPU.mp4
|____08丨NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?.mp4
|____07丨NLP应用:文本校对系统.mp4
|____06丨NLP应用:智能问答系统.mp4
|____05丨NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向.mp4
|____04丨AI项目流程:从实验到落地.mp4
|____03丨AI概览:宣传片外的人工智能.mp4
|____02丨内容综述.mp4
|____01丨课程介绍.mp4

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