NLP实战高手课视频教程（113课）神经网络的构建Normalization
01-课程介绍.mp4
40-半自动特征构建方法缺失变量和异常值的处理.mp4
31-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
51-神经网络的构建ResidualConnection和DenseConnection.mp4
33-Matplotlib简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4
19-神经网络基础：神经网络的基础构成.mp4
04-AI项目流程：从实验到落地.mp4
56-神经网络的构建Normalization.mp4
59-神经网络的训练新的PyTorch训练框架.mp4
08-NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4
26-PyTorch简介：如何构造Dataset和Dataloader？.mp4
42-降维方法PCA、NMF和tSNE.mp4
52-神经网络的构建NetworkinNetwork.mp4
16-统计学基础：随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4
20-Embedding简介.mp4
58-神经网络的训练学习率和Warm-up.mp4
07-NLP应用：文本校对系统.mp4
44-降维方法VariationalAutoEncoder.mp4
39-半自动特征构建方法连续变量的转换.mp4
36-半自动特征构建方法：连续变量的离散化.mp4
21-RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
11-深度学习与硬件：GPU.mp4
41-自动特征构建方法Symbolic-learning和AutoCross简介.mp4
37-半自动特征构建方法：EntityEmbedding.mp4
03-AI概览：宣传片外的人工智能.mp4
53-神经网络的构建GatingMechanism和Attention.mp4
28-文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4
65-图嵌入如何将图关系纳入模型？.mp4
50-神经网络建模如何让神经网络实现你的数据挖掘需求.mp4
62-xDeepFM如何用神经网络处理高维的特征？.mp4
48-集成树模型LightGBM简介.mp4
43-降维方法DenoisingAutoEncoders.mp4
02-内容综述.mp4
25-PyTorch简介：Tensor和相关运算.mp4
66-图网络简介如何在图结构的基础上建立神经网络？.mp4
34-半自动特征构建方法：TargetMeanEncoding.mp4
45-变量选择方法.mp4
55-神经网络的构建ActivationFunction.mp4
69-挖掘自然语言中的人工特征如何用传统的特征解决问题？.mp4
64-时序建模如何用神经网络解决时间序列的预测问题？.mp4
61-Transformer代码实现剖析.mp4
67-模型融合基础如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？.mp4
课程资料地址.txt
24-简单文本分类实践：手把手教你实现简单的文本分类.mp4
12-深度学习与硬件：TPU.mp4
63-xDeepFM的代码解析.mp4
10-深度学习与硬件：CPU.mp4
46-集成树模型如何提升决策树的效果.mp4
29-文本分类实践的评价：如何提升进一步的分类效果？.mp4
23-CNN：卷积神经网络是什么？.mp4
35-半自动特征构建方法：CategoricalEncoder.mp4
60-Transformer如何通过Transformer榨取重要变量？.mp4
17-神经网络基础：神经网络还是复合函数.mp4
22-RNN简介：RNN和LSTM.mp4
38-半自动构建方法Entity-Embedding的实现.mp4
68-高级模型融合技巧Metades是什么？.mp4
30-经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4
18-神经网络基础：训练神经网络.mp4
06-NLP应用：智能问答系统.mp4
54-神经网络的构建Memory.mp4
13-AI项目部署：基本原则.mp4
05-NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向.mp4
49-集成树模型CatBoost和NGBoost简介.mp4
47-集成树模型GBDT和XgBoost的数学表达.mp4
32-Pandas简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
09-深度学习框架简介：如何选择合适的深度学习框架？.mp4
15-AI项目部署：微服务简介.mp4
27-PyTorch简介：如何构造神经网络？.mp4
14-AI项目部署：框架选择.mp4
57-神经网络的训练初始化.mp4
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