京东 11.11 红包
7.4.Embeddings_from_Language_Models
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3_1_6k-means聚类分析2
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2_2_2导入数据集
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3_1_1SelectKBest
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0_2_8-dataframe的创建方法
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anaconda安装及简单使用jupyter
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0_2_3ndarray演示示例1
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2.2.LeNet
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6.4.共轭先验
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3.7.MobileNet
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2_2_5内容简介
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6.1.引出Transform
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3.6.DenseNet
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0_2_9操作dataframe
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3_2_3基于图方法的评价
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6.5.Normalization正规化详解
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1.3.信息检索技术
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0_1_4jupyternotebook
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TensorFlow实现Mnist
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2_4_1基础散点图
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4_1_3用散点图展示聚类结果
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4.4.其它优化方法
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2.4.隐马尔科夫HMM
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3.4.问题
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2_1_3数据转换
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4_1_7用散点图展示聚类结果
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2_1_4数据导入python
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分治思想及二分查找
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7.5.BERT_and_GPT
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2.4.TensorFlow+LeNet实现Mnist
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6.2.Transformer,编码器
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7.6.工作中NLP的知识点
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课程总纲介绍
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2_1_3数据的数量
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2.7.HMM训练Baum-Welch算法
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1_1_2数据集介绍
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3_2_1内容简介
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4_1_3内容简介
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2_1_5数据的质量
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2_4_1内容简介
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3_2_10csv和json模块