贪心学院-机器学习高级训练营|资料齐全|完结无秘

贪心学院-机器学习高级训练营|资料齐全|完结无秘课程介绍(A000686)：

机器学习技术是整个AI的基础，对机器学习的理解以及深度决定了在AI领域能够走多远。机器学习看. { z . . + T F r似简单，但它是一门博大精深的学科。

在这门课程中，我们将传授给大k X O y K家机器学习领域最, W : . + X为重要的几个技术，包括最近特别流行的图@ U B l $神经网络，在\ & k 5 Q原有第一版的基础上做y = ;了大幅度的更新，包括q 5 L内容的增加、开放式项目的安排。

在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。 课程特别适合想持续深造的人士Y = f 8 9 _ \ a !, 想跑在技术前沿_ 6 3 ` 6的人士。

高级魔鬼训练营的优势

1、每个章节都有案_ T z D 5 Y例或者项目实操，这点对我来说还是比较友m # s 4好的。

2、在合适的章节介绍合适的案例，比如在凸优化介绍第一周的时候介绍的是运输问题讲解，而在第; C { ; Q n v三周，凸优a R { ? _ f ] m化问题时候介绍的L \ 2 t ( l 9 z b打车中的匹配问题。这样对比和比较知识点也比较轻松。

3、课程有迭代，会在适合的时候加入相应的模_ ^ 4 { l l d *块。

4、课程有对应的项目作业和实操案例。5 X P [ C C { ; ^

5、课程服务开设小班教学，并且对学员有相应的回访。

6、通v q P T K俗易懂地讲解每一个技术细节，用最少的时间成本来掌握那些很难自学的原理和模y ? u 3型。4 \ v v

7、为进阶人士设计，帮助打破技术天花板。

课程目录：

Week 1: 凸优化介绍

1. 从优化角度理解机器学习
2. 凸优化s | d f Y @ L 0的重w 5 p v要性
3. 常见的凸优化问k o %题
4. 线性规划以及Simplex Method
5. Stochastic LP
6. 案例：j y W : = | U ) Q运输问题讲解

Week& ^ 1 F R ? – 2) ; m m ]: 判定凸函数

1. 凸集的判断
2. First-order Convexity
3. Second) L s W-order convexite \ , w )y
4. Operat/ ] M ^ v J Uions po 5 8reH s H N w 3 p Mse3 R r –rve convexity
5. 二次规划问题（QZ ~ – A &[ 2 yamp;P)
6. 案[ I q g 8 e P . $例：最小二乘问题
7. 项目：股票投资组合优化

Week 3: 凸优化问题

1. 常见的凸优化问题类o – _ T V D别
2. 半定规划问题（semi-definites G L A n u k N m programmingl 9 c o [ $ f）
3. 几何规划问题（geometric progrA 0 R ) o , Xamming）
4. 非凸函数的优化
5. 松弛化（relaxazation）
6. 整数5 t b Z K W –规划（integer programming）
7. 案例: n Y e \ r i Y：打车中的匹配问题

Week 4: 对偶（Duality）

1. 拉格朗日对偶函数
2. 对偶的几何意义
3. Weak and Strong Duality
4. KK0 t } O a 6 @ VT条件
5. LP, QP, SDP的对偶问题
6. 对偶的其他应用
7. 案例：经典机器u \ 6学习模型的对偶推导及实现

Week 5: 优化技术

1. 一阶与二阶优化技术
2. Gradienf C p qt Descent
3. Subgradient Method
4. ProxiK _ ; [ g % 4 Dmal Gradient Descent
5. Projected Gradi6 o \ b \ u { 6ent Descent
6. Ste P o ^ * b 1 I ~ochastic Gradient Dw U W 0 k Cescent与! & X E收敛
7. Newton’s Method
8. Quasi-Newton MeW 7 – –thod

W} q Qeek 6: 数学基础

1. 向量空间和图论基础
2. Inner Product6 R k ~ h \ w s Y, Hilbert Space
3. Eigenfunctions, Eigenvalue
4. 傅里叶变化
5. 卷积操作
6. Time Domain and SpectralY : M k L k G Domain
7. Laplacian, Graph Laplacian

Week 7: 谱域（SpectrQ ! _ z r / y & Kal D– i r u W C n , =oC e : Q & N Kmain）的图神经网络

1. 卷积神经网络回归
2. 卷积操作的数学意义
3. Graph Conv~ p } f T l P $ %olution4 n Z s
4. Graph Filter
5. Chk x o [ lebNet
6. CayleyNet
7. GCN
8. Graph PoolX – C Z +ing
9. 案例：J y + $ l基于GCN的推荐间域与谱域的比较

Week 8:b + o ( T t e t 1 空间域（Spatial DomaiR P D K | K c = 5n）的图神经网络

1. Spatial Convolution
2. Mixture Model Ne8 ! X 9 N $twork (MoNet)
3. 注意力机制（Attention Mel j b 5 u u 1 3 $chanism)
4. Graph A| q 0 f qttention Network(GAT)
5. Edge ConvolutiY s I , e C D eon
6. 空间域与谱域的比较
7. 项目：基于图神经网络的7 5 2 u : I , U链路预测

Week 9u 7 d ; = 7 o 3 E: 图神经网络改进与应用

1. 拓展8 _ , V Y @ o T 01: Relative Positionx q D ^ z K \ $ r与图神经网络
2. 拓展2：融入Edge特征：Edge GCN
3. 拓展3：图神经网络与知识图F b s C c谱: Knowledge GCN
4. 拓展4：姿势识别：ST-GCN
5. 案例：基于图的文本分类
6. 案例：基于图的阅读E e m 3 b o j H X理解

Week 10: 强化学1 n $习基础

1. Markov Decision Process
2. Be9 z nllman equation
3. 三种方法：Valc : ^ A /ue-based, Poa Y e , f 5 Llicy-bas[ \ o Jed, Model-based
4. Value-based Apd x ] Eproach: Q-leX \a 2 D 4 { O \ \arning
5. Policy-base` + l 1 / td Approach: SARSA

Week 11Y , J f Y: Bandicts

1. Multi-armed bandictE l Y C ^ ys
2. Epsilon-Gree: O , o H _ L @ {dy
3. Upper Confa| S V m ( 9 \ . G # \ ` –idence Bound (UCB)
4. Contextual UCB: LinUCB & Kernel UCB
5. 案例：Bandits在推\ d D 2 p `荐系统的应用案例

Week 12:/ X x .{ t r b w z L L 路径规划

1. Monte-Carlo Tree Search
2. N-step learning
3. Approxim, / s B 1ation and reward shaping
4. 项目：强化学习在游戏中的应用案例
5. 结合深度T [ i p %学习：Deep RLe ; \ W * F ~

Week 13:^ c i N h d | 自然语言处理中的RL

1. Seq2seq模型5 5 V的问题
2. 结合Evaluation Metric的自定义loss
3. 结合aspect的自定义loss
4. 不同RL模型与seq2seq模型的结合
5. 案例：基于RL的对话系g f P Y V + 6 B {统

Week 14: 贝叶斯方法论简介] H A 5 q

1. 贝叶X X 0 r r + ] 5斯定理
2. 从MLE, MAP到贝叶斯估计
3. 集成模型与贝r , V O C + m叶斯方I p o L法比较
4. 贝叶斯方法在计算上U e E z J的Intr| p w 1 * \ : a7 v Z r ? gacR N , L . 7tiblity
5. MCMC与) B 4 G ( * # d S变分法简介
6. 贝叶斯线性回归
7. 贝叶斯神经网络
8. 案例：基于Ba[ Y N z l @yesian-LSTM的命名实体识别

W/ s –eek% $ _ F N J 159 Q \ K: 主题x Q 3 \ 2模型

1. 生成模: k U _ z型与判别模型
2. 隐变量模型
3. 贝叶斯中的pF , *rior重要性
4. 狄利克雷分布、多项式分布m l g t
5. LDA的生成过程
6. LDA中的参数与i % P l s ^隐] ] p {变量
7. Supervis2 e 6 \ g h C 1 led LDA
8. Dynamic LDA
9. LDA的其他变种
10. 项目：LDA的基础上修改并搭建无监督情感分析模型

Week 16: MCMC方法

1. Detail Balanc9 h ; B Le
2. 对于LDA的q ] f { { e吉布斯采样
3. 对于LDA的Collapsed吉布斯采样
4. Metropolis Hasting
5. Importance SamplX W P 2 A % ping
6. Rejection( # # Sampa P F ^ ^ N Q Z %ling
7. 大规模分布式MCMC
8. 大数据与SGLH j a 8 . w { b |D
9. 案例：基于分布式的LDA训练

Wee– q – k ,k 17: 变分法（variational method)

1. 变分法核心思想
2. KL散度与ELBo的推导
3. Mean-Field变分法
4. EM算法
5. LDA的变分h k N ? 6法推导
6. 大数据与SVI
7. 变分法与MCMC的比较
8. Variational Autoencoder
9. robabilistic Programming
10. 案例：使用概率编程工具来训练贝叶斯模; @ G型、

文件目录：

贪心* t y学院! , }-机器学习高J Z : U ^ O [ o级训练营资料齐全完结无秘

│ 课t H T ,时001： mlcampcR p s * Sourseinfo.mp4

│ 课时002： 贪心学院-机器学# U ] g / P习高级训练营|资料齐全|完结无秘课程介绍.mp4

│ 课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数(102330).mp4

│ 课时004： transportation problem.mp4

│ 课时005： portfolW ( G o Rio optimization.mp4

│ 课时006： set cover problem.mp4

│ 课时007： duality.mV Q z # 1 L Gp4

│ 课时008： 答疑部分.mp4

│ 课时7 h X z X E p w Z009R Y C { W = |_ y f：从词嵌入到文档距离01.mp4

│ 课时010：从词嵌入到文档距离02.mp4

│ 课时+ p 1 Q 0 & 4 5011：KKT Condition F bn.mp4

│ 课时012：svm 的直观理解.mp4

│ 课时013：svm 的数学模型.mp4

│ 课时014：带松弛变量的svm.mpp z s q H o \4

│ 课时015：6 % O – r Y带i 5 Nt J e Q y ! `kernel的svm.mp4

│ 课时016：svm的smo的解法.mp4

│ 课时017：使用svm支持多个类别.mp4

│ 课时a 9 v018：kernel linear regression.mp4

│ 课时019：kernel pca.mp4

│ 课时020：` 4 / U i 3交叉验证.mp4

│ 课时021：vc维.mp4

│ 课时022：直播答疑01.mp4

│ 课时023：直播k Y # 1 V –答疑02.mpV q _ Z4

│ 课时` 9 Q X +024：lp实战01.mp4

│ 课时025：lp实战02.mp4

│N ~ # 课时026：lp实战03.mp4

│ 课时027：hard，np hard-01.) 4 x +mp4

│ 课$ B W ` W= $ % G m c n b ! v时028：ha, J &rd，np hard-02.mp4

│ 课/ 9 r o 7 s时029u K x * H：h|$ _ ? [ b t y / x xard，np hard-03.mp4

│ 课时030：引言.mp4

│ 课时031：线性回G &amp0 S U \ –; o 4 4 0 @归.mp4

│ 课时032：basis expansion.mp4

│ 课时033O 2 M Y：bias 与 variance.mp4

│ 课时034：正则化.mp4

│$ \ ! & ` 课时035：ridge, lasso, elasticW + g u ^ v \net.P x {mp4

│@ U F s x I 课时03A J G 0 g 5 E r r6：逻辑回归.mp4

│ 课时03( 5 Q j i y7：softmax 多元逻辑回归.mp4

│ 课时038：梯度下降法.mp4

│ 课时039：svm人脸i / # l 2 p @ N识别结合cross-vaa H xW y I | Z \ @ ) x g O L ylidation交叉验证01.mp4

│ 课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.m4 ! p M y X ? cp4

│ 课时041：svm人脸识别结合cross-vO y s @alidation交叉验证03.mp4

│ 课时042：svm人脸识别结合crosG N Is-D 9 Vvalidatio. L \n交叉? % V验证g 9 4 c q s r _ 904.mp4

│ 课时043：模型评估方法和svm做3 K 5 G3 & O & k R @ F ^ @ X `人脸识别01.mL q 9 m 8 8 p = 3p4

│ 课时044：模型评估方法和svm做人; z 4 p脸识别02.mp4

│ 课时045：模型评估n E t ; ] c r方法和svm做人{ I d k ; y % u E脸识别03.mp4

│ 课时046：% Z Lpca和lda的原理和实战01.mp4

│ 课时047：pca和lda的原理和实战02.mp4g \ d L y O R e

│ 课时048：pca和lda的原理和实战03.mp4

│ 课时049：softmax with cross entr6 m X K . oopy01.mp4

│ 课时050：softmax with cross entropy02.mp4

│ 课时051：softmax with cros8 & E o G z / & &s entroH p ~ 4 Rpy03.mp4

│ 课时052：ke_ A c W n d Drnel logistic regression and the impB A S j n _ 8ort vec01.mp4

│ 课时053：kernel logistic ren S Y \ / q % \gression and the import vec02.mp4

│ 课时054：lda 作为分] o R { G a J类器.mp4

│ 课t e I 0 ` U时055：lda 作为分[ r , X f 7 E S类器答疑.mp4

│ 课时056：lda 作为降维工具.mp4

│ 课时05{ o U z ] t a7：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4

│ 课时058：e$ * @ | \ X & E Nnsemble majorityG K _ 9 L H [ | voting.mp4

│ 课时059：ensemble bagging.mp4

│ 课时060：ensemble boosting.mp4

│ 课时061：ensemble random forests.mp4

│ 课时062：ensemble stacking.mp4

│ 课时063：答疑.mp4

│ 课时064：决策4 T 1树的应用d Z C Z.mp4

│ 课时065：集成模型.mp4

│ 课时066：提升树.mp4

│ 课时067：目标函数的构建.mp4

│ 课时068：additive training.mp4

│ 课时069：使用泰勒级数近似目标函数.mp4

│ 课时070：重新定义一棵树.6 5 j –mp4

│ 课时071：如何寻找f x W = N d 7树的形状.mp4

│ 课时072：xgboost-D % @ S – z e + P01.mp4C / 2 Z f X

│ 课时073：xgboost-02.mp4! \ $ W

│ 课时074：xgboosB j P Ft-03.mp4

│ 课时075：xgbo: \ 2 eost的代码解读 工程实战-01.mp4

│ 课时076：m s Y z ! U ~ % ?xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4

│ 课时077：xgboost的代码解读 工程实战x S R S g-03.mp4

│ 课时078：理解和比较xgbooU T + 1st gbdt lightgbm-01.mp4

│ 课时079：理解和比较x, = d .gboost gbdt lightgbm-02.mq E w O 0 i 6 W hp4W – h C . I ? N

│ 课时08v e +0：理解和比较xgboost gy h b h ?bdt lightgbm-03.mp4

│ 课时081：lightg j j k 1gbm-01.mp4

│ 课时082：lighG V 0 3 M A x *tgbm-02.mp4

│ 课时083：I ^ } 9 Jlightgb~ / D Mm-03.mp4

│ 课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.Y g ) L 2 8 1 Ump4

│ 课时085：k-meY ~ \ b P 8 !ans 的特性 k-means++.mp4* E } * l M x {

│ 课时086：em 算法思路.mp4

│ 课时087：em 算法推演.mp4

│ 课时088：em 算法的收敛性证明.mp4

│z d G 3 a k x o i 课时089：em 与高斯混合模型.mpq g U B4

│ 课时090：em: P ( b ~ y 与 kmeans 的关系.mf [ y yp4

│ 课时091：dbscang k W聚类算法.mp Q H h r k _ 3 Ip4

│ 课时092：课后答疑.mp4

│ 课时093：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4

│ 课P V A时K o + l 3 s H094：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4

│ 课时095：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mpG Z b q / A4

│ 课时096：kagG L ! { ~ n # # r5 A \gle广告点击欺诈识别实m ? a K : ;战-04.mp4

│ 课时09{ ; \7：klda实例+homework1讲评-V \ F01.mp4

│ 课时09Z Y n G % g 8 &8：klda实例+homework1讲评-02.mp4

│ 课时099：klda实例+homework1讲评-03.mp49 | m D _

│ 课时100：klda实例+homework1讲评-04(new).mp4

│ 课E n l : 4 d ` b时101i { J )：AnalyG a M C 4 _ m }sis and Applications-01ev.mp4

│ 课时102：Analys+ V] ; ^ _ S 5 | | F ris and Applications-02ev.mp4

│ 课时103：Analysis and Applications-03ev.mp4

│ 课时104：基于HMM的– H 7 g中文分词： jieba分词原理1ev.mp4

│ 课时105：e Z y | 0 C 6 n t基于HMM的中文分词： jieba分词原理7 N 1 d k v p2ev.mp4

│ 课时106：基于HMM的中文分词： jieba分R 5 3词原理3ev.mp4

│ 课时N H [107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理ev; z w g k r f \.mp4

│ 课时108：GraV ] ] T (phi{ _ U 0 c % 1 Dcal Modelsev.mp4

│ 课时109：Hidden M) = 3 @arkov Modele.5 = * j \ ov.mp4

│ 课时110：Finding Best Zev.mp4

│ 课时111：Finding Best Z：Viterbiev.mp4

│ 课时112：HMM 的? 3 5 \ ( e 9参数估计ev.mp4

│ 课时113：XGBoost分类问题-01ev.mp4

│ 课时114w H . a ` Y 5 z：XGBo$ M F % (ost分类问题-02ev.mp4

│ 课时115：1 X 7 , GXGBoost分类问题-03ev.mp4

│ 课时116：基于STM-CRF命名实体识别-01ev.1 b D F L I 4 emp4

│ 课时117：基于STM-CRF命名实体识别-02ev.mp4

│ 课时118：基于STM] \ b-CRF命名实体识别-03ev.mp4

│ 课k i T D &U 6 l 7amp; o u s G时119._ l Cmp4

│ 课时120：forward algE X m 3orithmC d j $ . !.mp4

│ 课时121：backwardx g + _ b w n | T algorHM w X J {ithm.mp4

│ 课时122：complete vs incomplete case.A x a n @ ump4

│ 课时123：estimate a-review of language model.mp4

│ 课时124：回顾-生; m ` ! [ ; ) 7 )成模型与判别模型.mp49 U u

│ 课时125：回顾-有向图| ; G mvs无向图.mp4

│ 课时126：mu\ ( .ltY 4 ( N J 3 DiU x j Vnomial logistic regression.mn 4 ( M R | { gp4

│ 课时D M 1 S W127：回顾-hmm.mp4

│ 课时* n | g g128：log-linear model to linear-crf.mp4

│ 课时1298 2 5：inference problem.mp4

│ 课时130：bp算法.mv t ^ u L c D G [p4

│] % r s 课时131：pytorch基础.mp4

│ 课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4

│ 课时133：神经网络的前向算法.mp4

│ 课时134：神经网络的误差向后Y x n V O H传递算法.mp4

│ 课时135：误差向后传递算法推导.mp4

│ 课时136：课后答疑# G ? a * s.mp4

│ 课时1D Y $ % U C B T37：inceu ? { G p ^ption-rn @ . b EesnG O E R { 0 Det| [ Y ~ D Q卷积神经网络-01.mp4

│ 课时138：inception-resnet卷_ k 8积神经网络-02.mp4

│ 课时139：bp算法回顾-01.mp4

│ 课时1u 2 g p d 5 a40：bp算法回顾-02.mp4

│ 课时141：bp算法回顾-03.mp4

│% C F Q E 课时142：矩阵求导-01.mp4

│ 课时143：矩阵求导-02.mp4

│ 课时144：矩阵求导-03.G ? 8 / I M g ] Nmp43 H H j

│ 课时14p r n OY ? P s u s $ y5：卷积的原理.mp4

│ 课时146R M r B D V K ~：0 / s / _ M o多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4

│ 课时147：卷积层用于降低z # 4 t ( c网络模型的复杂度.mp4

│ 课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种@ [ O b C S : q类.mp4

│ 课时L d x [ H Y149：卷积层的误差向后J a f 5 U H = &传递算法(梯8 4 F度推演) .mp4

│ 课时150：卷积层的9 , f各种变体.mp4G C # 4 L f G

│ 课时151：经典的卷积网络一览.mp4

│ 课时152：课后答疑.mp4

│ 课时153! U w h @ i：EffNet-01.mp4

│ 课时K ^ O # ] ) + *154：Eg : q T & T e hffNet-x 8 : L b e o02.mp4

│ 课c A , ( 3 6 R R n时155：MobileNet-01.mp4

│ 课时7 + 2 p156：MobileNet-02.mp4

│ 课时157：Mobiu O J = $ – W N 6leNet-03.mp4

│ 课时158：Shuf! 0 `fleNet-01.mp4

│ 课时159：S\ l a g j B 1 HhuffleNet-02.mp4

│ 课时160：ShuffleNet-03.mp4

│ 课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4

│ 课时162：神经网络的过拟合及其对/ ( s ( S ?策W – A K t | t {1-Dropout.mp4

│ 课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regu= ] F ;larization.mp4

│ 课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4

│ 课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch. f z $ ] ; No& q brmalization.mp4

│ 课时166：批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4

│ 课时167.mp4

│ 课时168.mp4

│[ L X t z x 课时169.mp4

│ 课时170.mp4

│ 课R * A { o K s V D时171.2 h { – : u 5 5mp4

│ 课时172.mp4

│ 课时173.mp4

│ 课时174.mp4

│ 课时175：课后答疑.mp4

│ 课时176b b 8 ! N 9 Q：语言模型的原理及其应用.mp4

│ 课时177：基于n-gram的语言模型.mp4

│ 课时178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4

│ 课时179：RNN的原理, 基于\ o } ? o aRNN的语言模型及其应用.mp4

│ 课时i ~ E180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4

│ 课时181：LSTM的原理.mp4

│ 课时182：GRU的原理.mp4. Y f _ )

│ 课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4

│ 课时184：双向? j u N LBidT 5 y nirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4

│C D E % 课时185：课后答疑.mp4

│ 课时18} | V6：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4

│ 课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4) \ u0 A s ] # 8 w U \ 6 X s T k (

│ 课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4

│ 课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-^ M D M01a / f , u r : m 6.mp4

│ 课时190：LONc J t l \ $G SHORT; @ x l t P Y d-TERM MEMORY-02.mp4

│ 课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4

│ 课时X Z : o m192：Attention的原理.mp4

│ 课时x X u K . E n193：Transformer入门.mp4

│+ } [ ! k 课时194：Self-At~ 1 u Ttention注意力机制的原理.mp4

│ 课时195：Positional Encoding.mp4

│ 课时196：Layer Normalization.mp4

│ 课时197I e t qc 4 | u x M Y q P N I = )：Tr, & 9 O # { ! \ansformer D_ i m &ec1 9 5oderO N 4 H \ r解码器的原理, ? r ` j # x, 损b e ]失函数, 训练小技巧u U U.mp4

│ 课时198：Bert的原理.mp4

│ 课时199：课后答疑.mp4

│ 课时200：课中答. – R X f 8 G 4 f疑.mp4

│ 课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4

│_ Z } n c 1 A U J] b ] . 课时202：Word2Vec论文解读-02.mp4

│ 课时203：Word2Vec论文解读-03.mp4

│ 课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4

│ 课时205：使P n U用BiLSTM+CNN实现N9 A * G 9 c `ER-02.mp/ – L _ h s4

│ 课时206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mpB K + y E | _4

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