151-200
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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