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07-机器人与自然语言处理篇(30G)等-j**a教程

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资源名称: 07-机器人与自然语言处理篇(30G)等
分享人: k**pc       分享时间: 2019-02-19 17:14
资源内容:

07-机器人与自然语言处理篇(30G)
|____5-机器读心术之文本挖掘与自然语言处理(13课)
          |____第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧
          |____第12课 文本深度挖掘:自动文摘与信息抽取
          |____第11课 信息检索系统,搜索引擎原理,问答系统,应用案例:客服机器人是怎么造出来的?
          |____第10课 文本分类,情感分析。应用案例:互联网自动门户,评论倾向性分析
          |____第09课 语义分析与篇章分析,让机器象语言学家那样思考
          |____第08课 句法分析找出句子的重点
          |____第07课 命名实体识别,词性标注,从文本里挖出最重要的内容
          |____第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传
          |____第05课 马尔科夫网,最大熵模型,条件随机场CRF,实现HMM和CRF的软件
          |____第04课 概率图模型,生成式模型与判别式模型,贝叶斯网,马尔科夫链,隐马尔科夫模型HMM
          |____第03课 语言模型,平滑方法
          |____第02课 自动机及其应用,文稿自动校正,歧义消除
          |____第01课 自然语言处理与文本挖掘概述
|____4-国内知名教授讲解的自然语言理解视频教程-64集
          |____64机器翻译(十一).flv
          |____63机器翻译(十).flv
          |____62机器翻译(九).flv
          |____61机器翻译(八).flv
          |____60机器翻译(七).flv
          |____59机器翻译(六).flv
          |____58机器翻译(五).flv
          |____57机器翻译(四).flv
          |____56机器翻译(三).flv
          |____55机器翻译(二).flv
          |____54机器翻译(一).flv
          |____53语义计算(三).flv
          |____52语义计算(二).flv
          |____51语义计算(一).flv
          |____50句法分析(十一).flv
          |____49句法分析(十).flv
          |____48句法分析(九).flv
          |____47句法分析(八).flv
          |____46句法分析(七).flv
          |____45句法分析(六).flv
          |____44句法分析(五).flv
          |____43句法分析(四).flv
          |____42句法分析(三).flv
          |____41句法分析(二).flv
          |____40句法分析(一).flv
          |____39语法理论(四).flv
          |____38语法理论(三).flv
          |____37语法理论(二).flv
          |____36语法理论(一).flv
          |____35词法分析与词性标注(五).flv
          |____34词法分析与词性标注(四).flv
          |____33词法分析与词性标注(三).flv
          |____32词法分析与词性标注(二).flv
          |____31词法分析与词性标注(一).flv
          |____30隐马尔柯夫模型(六).flv
          |____29隐马尔柯夫模型(五).flv
          |____28隐马尔柯夫模型(四).flv
          |____27隐马尔柯夫模型(三).flv
          |____26隐马尔柯夫模型(二).flv
          |____25隐马尔柯夫模型(一).flv
          |____24语言模型(五).flv
          |____23语言模型(四).flv
          |____22语言模型(三).flv
          |____21语言模型(二).flv
          |____20语言模型(一).flv
          |____19语料库与语言知识库(五).flv
          |____18语料库与语言知识库(四).flv
          |____17语料库与语言知识库(三).flv
          |____16语料库与语言知识库(二).flv
          |____15语料库与语言知识库(一).flv
          |____14形式语言与自动机及其在nlp中的应用(六).flv
          |____13形式语言与自动机及其在nlp中的应用(五).flv
          |____12形式语言与自动机及其在nlp中的应用(四).flv
          |____11形式语言与自动机及其在nlp中的应用(三).flv
          |____10形式语言与自动机及其在nlp中的应用(二).flv
          |____09形式语言与自动机及其在nlp中的应用(一).flv
          |____08数学基础(五).flv
          |____07数学基础(四).flv
          |____06数学基础(三).flv
          |____05数学基础(二).flv
          |____04数学基础(一).flv
          |____03自然语言理解 绪论(三).flv
          |____02自然语言理解 绪论(二).flv
          |____01自然语言理解 绪论(一).flv
|____3-聊天机器人视频课程(Python,2017年6月更新)
          |____课件+资料
          |____第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.mp4
          |____第7课 图像与文本的完美结合:看图回答VQA.mp4
          |____第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 - 七月在线.mp4
          |____第5课 深度学习聊天机器人原理.mp4
          |____第4课 深度学习基础及扫盲.mp4
          |____第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人(后30min有遮挡后续补录下).mp4
          |____第3课 后半部分.mp4
          |____第2课 NLP基础及扫盲.mp4
          |____第1课 聊天机器人的基础模型与综述.mp4
|____2-自然语言处理班(Python3,2017年更新)
          |____课件资料
          |____8.条件随机场与应用
          |____7.词向量表示与文本分类
          |____自然语言第五讲后20分钟补充.mp4
          |____6.深度学习与NLP简单应用.mp4
          |____5.隐马尔科夫模型及其应用.mp4
          |____4.基于统计的翻译系统.mp4
          |____3.LDA主题模型.mp4
          |____2 从语言模型到朴素贝叶斯.mp4
          |____1 NLP基础技能.mp4
|____1-NLP到Word2vec实战班(2016底更新)
          |____课件资料
          |____第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.mp4
          |____第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例.mp4
          |____第2课 Word2Vec理论基础.mp4
          |____第1课 NLP理论基础.mp4
03-数据分析与数据挖掘篇(35G)
|____3-海量数据挖掘课程(2016年7月更新)
          |____资料
          |____视频
          |____ppt
|____2-豆瓣金融等案例-12课-10G(2016年8月更新)
          |____视频
          |____课件
          |____文件.png
          |____数据挖掘打包资料.zip
          |____课程目录.png
|____1-数据分析数据可视化实战-(Python3.5)
          |____章节8数据分析
          |____章节7连接MySQL
          |____章节6网页数据抓取
          |____章节5数据可视化
          |____章节4数据处理
          |____章节3数据准备
          |____章节2Python安装
          |____章节1Python概况
          |____data.csv
04-高等数学与程序算法篇(89G)
|____6-BAT机器学习回归神经网络-21课(10G,2016年8月更新)
          |____(额外补充)词嵌入word embedding
          |____(20)贝叶斯网络和HMM
          |____(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
          |____(18)循环神经网络与LSTM
          |____(17)卷积神经网络
          |____(16)人工神经网络
          |____(15)贝叶斯推理采样与变分
          |____(14)主题模型
          |____(13)贝叶斯方法
          |____(12)SVM
          |____(11)决策树随机森林和adaboost
          |____(10)聚类算法与应用
          |____(09)推荐系统与应用
          |____(08)最大熵模型与EM算法
          |____(07)工作流程与模型调优
          |____(06)特征工程
          |____(05)回归分析与工程应用
          |____(04)凸优化初步
          |____(03)矩阵分析与应用
          |____(02)数理统计与参数估计
          |____(01)机器学习与相关数学初步
|____5-机器学习算法强化班-10课-17.5G
          |____资料
          |____9.海量数据处理.mp4
          |____8.概率组合.mp4
          |____7.贪心动态规划.mp4
          |____6.搜索排序.mp4
          |____5.树和图.mp4
          |____4.数组树.mp4
          |____3.数组.mp4
          |____2.字符串.mp4
          |____10.面试精讲.mp4
          |____1.链表栈队列.mp4
|____4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G
          |____9.贪心法和动态规划.mp4
          |____8.图论下.mp4
          |____7.图论(上).mp4
          |____6.查找排序.mp4
          |____5.链表递归栈.mp4
          |____4.树.mp4
          |____3.数组.zip
          |____2.字符串.zip
          |____10.概率分治和机器学习.mp4
          |____1.管窥算法.zip
|____3-深度学习班数学模型-10课-5.7G(2016年底更新)
          |____第9课 更多的网络类型
          |____第8课 RNN应用
          |____第7课 RNN介绍
          |____第6课 CNN推展案例
          |____第5课 CNN训练注意事项与框架使用
          |____第4课 CNN与常用框架
          |____第3课 梯度下降法与反向传播
          |____第2课 高效计算基础与图像线性分类器
          |____第1课 机器学习中数学基础
          |____第10课 更多框架
|____2-统计机器学习概率与算法-41课-7.7G
          |____41 Markov Chain Monte carlo2.mp4
          |____40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
          |____39 Bayesian Classification.mp4
          |____38 EM算法3.mp4
          |____37 EM算法2.mp4
          |____36 EM算法1.mp4
          |____35 Stochastic Convergence-应用.mp4
          |____34 Stochastic Convergence-性质.mp4
          |____33 Stochastic Convergence-概念.mp4
          |____32 随机投影.mp4
          |____31 概率不等式.mp4
          |____30 John 引理.mp4
          |____29 概率不等式3.mp4
          |____28 概率不等式2.mp4
          |____27 概率不等式1.mp4
          |____26 概率不等式2.mp4
          |____25 概率不等式1.mp4
          |____24 Properties.mp4
          |____23 KL distance.mp4
          |____22 Entropy.mp4
          |____21 指数值分布.mp4
          |____20 统计量 充分统计量.mp4
          |____19 共轭先验性质.mp4
          |____18 矩阵元Beta分布.mp4
          |____17 统计量.mp4
          |____16 多元正态分布.mp4
          |____15 Wishart 分布.mp4
          |____14 Wedge production.mp4
          |____13 Jacobian.mp4
          |____12 概率变换.mp4
          |____11 多元分布定义.mp4
          |____10 Laplace 变换.mp4
          |____09 statistic interence.mp4
          |____08 scale mixture pisribarin.mp4
          |____07 jeffrey prior.mp4
          |____06 连续分布.mp4
          |____05 高斯分布例子.mp4
          |____04 高斯分布.mp4
          |____03 随机变量2.mp4
          |____02 随机变量1.mp4
          |____01 概率基础.mp4
|____1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G
          |____video
          |____material
          |____material.rar
06-人工智能神经网络量化交易篇(14G)
|____3-量化交易实战项目班-10课(6.7G,Python3,2017年更新)
          |____代码
          |____课件.rar
          |____第10课_机器学习与量化交易项目班.mp4.**i
          |____第09课_机器学习与量化交易项目班.mp4.**i
          |____第08课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第07课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第06课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第05课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第04课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第03课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第02课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____第01课_机器学习与量化交易项目班.mp4
          |____代码.rar
|____2-Kaggle案例实战班-4G-2017年更新
          |____Kaggle案例实战班08
          |____Kaggle案例实战班07
          |____Kaggle案例实战班06
          |____Kaggle案例实战班05
          |____Kaggle案例实战班04
          |____Kaggle案例实战班03
          |____Kaggle案例实战班02
          |____Kaggle案例实战班01
          |____源码.rar
|____1-Tensorflow神经网络框架-12周(2017全新)
          |____第12周进阶课程
          |____第11周
          |____第10周
          |____第09周
          |____第08周
          |____第07周
          |____第06周
          |____第05周
          |____第04周
          |____第03周
          |____第02周
          |____第01周
05-人工智能机器学习篇(45G)
|____4-机器学习实战班视频教程-22课-36G
          |____基础补习-概率-台湾大学叶柄成
          |____随机森林_SVM代码.rar
          |____课程ppt.rar
          |____回归代码.rar
          |____9.支持向量机.mp4
          |____8.随机森林.mp4
          |____7.最大熵模型.mp4
          |____6.梯度下降和拟牛顿.mp4
          |____5.回归.mp4
          |____4.凸优化.mp4
          |____3.矩阵运算.mp4
          |____20.CNN&RNN.mp4
          |____2.数理统计与参数估计.mp4
          |____19.人工神经网络.mp4
          |____18.条件随机场.mp4
          |____17.HMM.mp4
          |____16.采样.mp4
          |____15.主题模型.mp4
          |____14.EM算法重制完整版.mp4
          |____14.EM算法.mp4
          |____13.贝叶斯网络.mp4
          |____12.Boosting.mp4
          |____11.聚类.mp4
          |____10.降维.mp4
          |____1.微积分和概率论.mp4
          |____0.烟雨蒙蒙.mp4
|____3-机器学习项目班(2017年7月更新)
          |____视频课程
          |____讲义代码
          |____天池AI电力预测大赛精讲.mp4
|____2-机器学习与深度学习进阶
          |____深度学习进阶课件.rar
          |____第9章 梯度下降算法实现下.mp4
          |____第8章 梯度下降算法实现上.mp4
          |____第7章 随机梯度下降算法.mp4
          |____第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
          |____第5章 手写数字识别.mp4
          |____第4章 环境配置分部详解下.mp4
          |____第3章 环境配置分部详解.mp4
          |____第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
          |____第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
          |____第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
          |____第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
          |____第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
          |____第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
          |____第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
          |____第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
          |____第21章 深度神经网络中的难点.mp4
          |____第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
          |____第1章 基本概念清晰版.mp4
          |____第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
          |____第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
          |____第17章 Regulazition和Dropout.mp4
          |____第16章 Regulization.mp4
          |____第15章 Softmax和Overfitting.mp4
          |____第14章 cross-entropy函数.mp4
          |____第13章 Backpropagation算法实现.mp4
          |____第12章 Backpropagation算法下.mp4
          |____第11章 Backpropagation算法上.mp4
          |____第10章 神经网络手写数字演示.mp4
|____1-机器学习与深度学习基础
          |____总结.mp4
          |____课件.rar
          |____课件.CHM
          |____代码与素材.rar
          |____8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
          |____8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
          |____8.2Kmeans应用.mp4
          |____8.1Kmeans算法.mp4
          |____7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
          |____7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
          |____7.6非线性回归应用.mp4
          |____7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
          |____7.4多元线性回归应用.mp4
          |____7.3多元线性回归.mp4
          |____7.2简单线性回归下.mp4
          |____7.1简单线性回归上.mp4
          |____6.3神经网络算法应用下.mp4
          |____6.2神经网络算法应用上.mp4
          |____6.1神经网络NN算法.mp4
          |____5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
          |____5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4
          |____5.2支持向量机SVM上应用.mp4
          |____5.1支持向量机SVM上.mp4
          |____5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
          |____5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
          |____4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
          |____4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
          |____3.2决策树应用.mp4
          |____3.1决策树算法.mp4
          |____2基本概念.mp4
          |____1.2深度学习介绍.mp4
          |____1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
          |____1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
02-大数据入门到实战篇(Hadoop2.8.0、19G、2017年11月更新)
|____Hadoop-2.8.0-Day12-app-sqoop
          |____课件与资料.zip
          |____11.j**a基础拾遗--匿名内部类语法详解.mp4
          |____10.j**a基础拾遗--匿名内部类的应用--实现scala中的集合map方法.mp4
          |____09.j**a基础拾遗--类的加载和对象的构造过程.mp4
          |____08.hadoop-mapreduce编程考试题需求说明.mp4
          |____07.app数据统计--hive报表迁移到mysql--充分注意编码统一.mp4
          |____06.利用sqoop将hdfs和hive中的数据导出到mysql.mp4
          |____05.利用sqoop将mysql中的数据导入hdfs和hive.mp4
          |____04.sqoop的基本概念--安装-测试.mp4
          |____03.app数据统计分析案例--版本升级轨迹信息抽取.mp4
          |____02.app数据统计分析案例--次日留存用户统计分析.mp4
          |____01.flume中的sink-batchsize和channel的transactionCapacity大小之间的注意点.mp4
|____Hadoop-2.8.0-Day11-App数据分析与日活跃用户统计
          |____课件与资料.zip
          |____06.app数据分析--日新用户维度报表统计.mp4
          |____05.app数据分析--日新用户统计开发.mp4
          |____04.app数据分析--日活用户统计开发.mp4
          |____03.app数据分析--预处理程序的脚本开发和启动测试.mp4
          |____02.app数据分析--预处理程序继续改造.mp4
          |____01.app数据分析--预处理程序开发.mp4
|____Hadoop-2.8.0-Day10-Flume安装部署与Hbase结合使用案例
          |____课件与资料.zip
          |____11.hadoop离线分析项目案例--数据预处理需求说明.mp4
          |____10.hadoop离线分析项目案例--app后台数据分析整体架构-流程-说明.mp4
          |____09.flume采集配置案例--多级agent串联.mp4
          |____08.flume采集配置案例--采集文件新增内容到HDFS.mp4
          |____07.flume采集配置案例--采集目录中的新文件到HDFS中--配置详解.mp4
          |____06.flume的安装--解压即可.mp4
          |____05.flume概念介绍及工作机制解释.mp4
          |____04.hbase应用综合练习题.mp4
          |____03.hbase客户端编程DML--范围查询--scan.mp4
          |____02.hbase客户端编程DML--get查询数据.mp4
          |____01.hbase客户端编程DML-数据插入.mp4
|____Hadoop-2.8.0-Day09-Hbase安装部署与详解
          |____课件与资料.zip
          |____15.hbase的j**a客户端操作--表定义管理.mp4
          |____14.hbase中判断数据是否在一个持久化文件中的机制--布隆过滤器.mp4
          |____13.hbase的工作机制补充--regionserver数据管理--内存缓存热数据--持久化到hdfs的观察.mp4
          |____12.hbase客户端读写数据时的路由流程.mp4
          |____11.hbase集群搭建--及其各种机制的观察--hdfs中的目录--zookeeper中的状态数据.mp4
          |____10.hbase的整体工作机制--集群角色功能介绍--存储机制.mp4
          |____09.hbase的核心特性--基于hdfs-分布式数据管理--表结构.mp4
          |____08.hbase基本概念介绍--数据库--nosql数据库.mp4
          |____07.日新-日活用户统计sql开发--shell脚本.mp4
          |____06.hive中的json解析函数--json-tuple.mp4
          |____05.hive中如何自定义函数--json解析函数示例.mp4
          |____04.hive窗口分析函数--累积报表--用sum-over函数实现.mp4
          |____03.hive窗口分析函数--应用场景--累积报表--用传统方法实现.mp4
          |____02.hive内置函数--窗口分析函数--row_number_over.mp4
          |____01.hive内置函数--集合函数--条件控制函数.mp4
|____Hadoop-2.8.0-Day08-Hive函数与HQL详解
          |____课件与资料.zip
          |____10.hive-day01-作业题.mp4
          |____09.hive内置函数--表生成函数--行转列explode--lateral-view.mp4
          |____08.hive内置函数--时间-日期-字符串--函数.mp4
          |____07.hive内置函数--类型转换cast--数学运算函数.mp4
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