151-200

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课程目录

任务151： 变分推断 指数族家族 lda

任务152： Optimization

任务153： Optimization is Everywhere

任务154： Optimization Categories

任务155： Convex Optimization Global vs Local Optimal

任务156： 判断一个函数是凸函数

任务157： 解决一个具体问题1

任务158： 解决一个具体问题2

任务159： 回顾凸函数

任务160： 介绍Set Cover Problem

任务161： Approach1 Exhaustive Search

任务162： Approach2 贪心算法

任务163： Approach3 Optimization

任务164： 总结

任务165： 回顾 逻辑回归的梯度下降法

任务166： 梯度下降法的复杂度

任务167： 梯度下降法的收敛分析

任务168： 凸函数性质以及L Lipschitz条件

任务169： 收敛性推导

任务170： Linear Classifier

任务171：Margin的计算

任务172：SVM的目标函数：Hard constraint

任务173： SVM的目标函数：Soft constraint

任务174： Hinge Loss

任务175： Primal Dual介绍

任务176： attention transformer bert 01

任务177： attention transformer bert 02

任务178： Capstone项目介绍

任务179： LinearSVM的缺点

任务180： 数据映射到高维

任务181： 拉格朗日 等号条件处理

任务182： 拉格朗日 不等号条件处理

任务183： KKT条件

任务184： SVM的KKT条件

任务185： Primal Dual介绍

任务186： SVM的Dual推导

任务187： Kernel Trick

任务188： 信息抽取介绍 直播

任务189： 命名实体识别介绍

任务190： 简历分析场景

任务191： 搭建NER分类器

任务192： 方法介绍

任务193： 基于规则的方法

任务194： 投票决策方法

任务195： 特征工程与特征表示01

任务196： 特征工程与特征表示02

任务197： 问答

任务198： 信息抽取介绍

任务199： Ontological Relation

任务200： 关系抽取方法介绍