+9-基于word2vec的分类任务 167.0 MB
| 4-使用gensim构建word2vec词向量（新） .mp4 67.7 MB
| 3-准备word2vec输入数据.mp4 24.2 MB
| 2-基于词袋模型训练分类器.mp4 28.1 MB
| 1-影评情感分类 .mp4 46.9 MB
+8-使用Gemsim构建词向量 97.0 MB
| 4-测试模型相似度结果 .mp4 20.0 MB
| 3-Gensim构造word2vec模型.mp4 21.0 MB
| 2-维基百科中文数据处理.mp4 39.1 MB
| 1-使用Gensim库构造词向量.mp4 16.8 MB
+7-语言模型 129.0 MB
| 9-锑度上升求解.mp4 15.9 MB
| 8-CBOW求解目标 .mp4 8.7 MB
| 7-CBOW模型实例.mp4 18.5 MB
| 6-Hierarchical Softmax .mp4 15.2 MB
| 5-神经网络模型.mp4 15.9 MB
| 4-词向量.mp4 13.5 MB
| 3-N-gram模型.mp4 13.6 MB
| 2-语言模型 .mp4 8.8 MB
| 1-开篇 .mp4 8.5 MB
| 10-负采样模型.mp4 10.5 MB
+6-HMM工具包实战 124.0 MB
| 4-实现中文分词.mp4 35.8 MB
| 3-中文分词任务.mp4 13.4 MB
| 2-工具包使用方法 .mp4 55.6 MB
| 1-hmmlearn工具包 .mp4 19.6 MB
+5-HMM隐马尔科夫模型 251.0 MB
| 9-参数求解.mp4 17.2 MB
| 8-Baum-Welch算法.mp4 26.9 MB
| 7-前向算法求解实例.mp4 33.3 MB
| 6-前向算法 .mp4 36.1 MB
| 5-复杂度计算 .mp4 15.3 MB
| 4-暴力求解方法 .mp4 28.0 MB
| 3-组成与要解决的问题.mp4 14.9 MB
| 2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4 18.7 MB
| 1-马尔科夫模型 .mp4 17.5 MB
| 10-维特比算法 .mp4 43.1 MB
+4-新闻分类任务实战 197.0 MB
| 6-基于贝叶斯算法进行新闻分类 .mp4 50.9 MB
| 5-LDA建模.mp4 28.0 MB
| 4-TF-IDF关键词提取.mp4 45.7 MB
| 3-新闻数据与任务简介.mp4 33.2 MB
| 2-相似度计算.mp4 19.5 MB
| 1-文本分析与关键词提取.mp4 19.4 MB
+3-贝叶斯算法 101.0 MB
| 5-贝叶斯实现拼写检查器.mp4 36.8 MB
| 4-垃圾邮件过滤实例.mp4 22.8 MB
| 3-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 18.6 MB
| 2-贝叶斯推导实例.mp4 11.9 MB
| 1-贝叶斯算法概述 .mp4 11.3 MB
+2-商品信息可视化与文本分析 328.0 MB
| 8-聚类分析与主题模型展示 .mp4 57.0 MB
| 7-通过降维进行可视化展示.mp4 39.1 MB
| 6-基于tf-idf提取关键词信息.mp4 35.3 MB
| 5-关键词的词云可视化展示.mp4 51.9 MB
| 4-商品描述长度对价格的影响分析 .mp4 33.7 MB
| 3-商品类别可视化展示.mp4 41.3 MB
| 2-商品类别划分方式.mp4 37.3 MB
| 1-在线商城商品数据信息概述.mp4 32.3 MB
+1-NLP常用工具包实战 559.0 MB
| 9-Spacy工具包.mp4 47.1 MB
| 8-数据清洗实例 .mp4 41.4 MB
| 7-词性标注 .mp4 35.9 MB
| 6-停用词过滤 .mp4 27.6 MB
| 5-NLTK工具包简介.mp4 32.3 MB
| 4-常用函数介绍 .mp4 40.1 MB
| 3-正则常用符号 .mp4 37.1 MB
| 2-正则表达式基本语法 .mp4 31.0 MB
| 1-Python字符串处理 .mp4 41.3 MB
| 14-词云展示.mp4 87.6 MB
| 13-结巴分词器.mp4 28.1 MB
| 12-统计分析结果 .mp4 47.7 MB
| 11-恐怖袭击分析 .mp4 40.5 MB
| 10-名字实体匹配 .mp4 21.4 MB
+14-对话机器人 230.0 MB
| 6-网络训练.mp4 38.0 MB
| 5-seq网络 .mp4 30.7 MB
| 4-词向量与投影 .mp4 38.2 MB
| 3-数据处理 .mp4 42.0 MB
| 2-参数配置与数据加载.mp4 51.0 MB
| 1-效果演示 .mp4 30.6 MB
+13-机器人写唐诗 177.0 MB
| 8-测试唐诗生成效果.mp4 21.4 MB
| 7-训练唐诗生成模型.mp4 11.1 MB
| 6-完成训练模块.mp4 28.0 MB
| 5-RNN模型定义.mp4 18.0 MB
| 4-batch数据制作.mp4 28.0 MB
| 3-数据预处理模块.mp4 35.3 MB
| 2-参数配置 .mp4 21.9 MB
| 1-任务概述与环境配置 .mp4 13.7 MB
+12-LSTM情感分析 153.0 MB
| 5-基于word2vec的LSTM模型.mp4 50.5 MB
| 4-情感数据集处理 .mp4 33.6 MB
| 3-案例：使用LSTM进行情感分类.mp4 31.0 MB
| 2-LSTM网络架构 .mp4 17.8 MB
| 1-RNN网络架构 .mp4 19.9 MB
+11-NLP-相似度模型 267.0 MB
| 7-基于句子的相似度训练 .mp4 42.4 MB
| 6-基于字符的训练 .mp4 58.9 MB
| 5-网络模型定义.mp4 55.9 MB
| 4-数据预处理.mp4 36.1 MB
| 3-正负样本制作 .mp4 38.0 MB
| 2-数据展示.mp4 22.6 MB
| 1-任务概述.mp4 13.2 MB
+10-NLP-文本特征方法对比 270.0 MB
6-深度学习模型 .mp4 39.3 MB
5-word2vec词向量模型 .mp4 54.4 MB
4-TFIDF模型 .mp4 47.6 MB
3-词袋模型分析.mp4 63.6 MB
2-词袋模型.mp4 28.1 MB
1-任务概述 .mp4 37.5 MB