└─ 120-NLP实战高手课【59.37GB】 ->
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├─ 99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4 - 268.18 MB
├─ 98丨树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？.mp4 - 107.83 MB
├─ 97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4 - 652.13 MB
├─ 96丨ShiftReduce算法.mp4 - 216.86 MB
├─ 95丨Stanza使用.mp4 - 379.8 MB
├─ 94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4 - 426.96 MB
└─ 93丨依存分析和SemanticParsing概述.mp4 - 87.43 MB
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├─ 50丨神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection.mp4 - 465.76 MB
├─ 49丨集成树模型：CatBoost和NGBoost简介.mp4 - 115.01 MB
├─ 48丨集成树模型：LightGBM简介.mp4 - 244.94 MB
├─ 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 - 840.59 MB
├─ 45丨变量选择方法.mp4 - 192.63 MB
├─ 44丨降维方法：Variational Auto Encoder.mp4 - 455.04 MB
└─ 43丨降维方法：Denoising Auto Encoders.mp4 - 163.43 MB
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├─ 160丨结束语.mp4 - 127.65 MB
└─ 159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4 - 379.05 MB
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