Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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不知道同学们对于数学中的向量的概念还有没有印象，Word

Embedding就是这样一个概念，更简单的说就是将文本数据转换为数值型数据，形成一个映射，因为机器学习方法中是无法直接处理文本数据的。所以这个映射几乎可以说是一个自然语言处理的一个桥梁，是必须掌握的机器学习高阶课程。课程是需要同学们具备基本的机器学习概念的，课程内容依旧是理论+实战+项目的进行方法，很适合来提升技术，关于WordEmbedding更多技术课程中非常详细的介绍，同学们快开始学习吧。

===============课程目录===============


├─1课程整体介绍及大纲剖析.ts
├─2什么是one-hot编码.ts
├─3one-hot在提取文本特征上的应用.ts
├─4one-hot编码手动实现.ts
├─5ont-hot编码keras中实现.ts
├─6word2vec的前世今生.ts
├─7word2vec需要注意的关键点.ts
├─8sigmoid与softmax函数讲解.ts
├─9二叉树相关知识讲解.ts
├─10Huffman树讲解.ts
├─11Huffman编码讲解.ts
├─12语言模型讲解.ts
├─13神经网络语言模型概念讲解.ts
├─14神经网络语言模型数学理论部分讲解.ts
├─15word2vec中Skip-Gram实现方式讲解.ts
├─16word2vec中CBOW实现方式讲解.ts
├─17word2vec训练方式负采样讲解.ts
├─18word2vec训练方式层序softmax讲解.ts
├─19读取停用词.ts
├─20文本预处理上.ts
├─21文本预处理下.ts
├─22文本编码处理讲解.ts
├─23批量数据生成讲解.ts
├─24遗留问题解决讲解.ts
├─25word2vec模型实现讲解.ts
├─26word2vec模型训练讲解.ts
├─27word2vec可视化展示.ts
├─28gensim中word2vec参数讲解.ts
├─29gensim-word2vec实战之加载停用词.ts
├─30gensim-word2vec实战之文本预处理.ts
├─31gensim-word2vec实战之模型训练.ts
├─32gensim-word2vec实战之模型保存与加载.ts
├─33gensim-word2vec实战之应用讲解.ts
├─34fasttext之Subwordn-gram讲解.ts
├─35fasttext之分层softmax讲解.ts
├─36fasttext实战之数据集简介及停用词加载.ts
├─37fasttext实战之文本预处理.ts
├─38fasttext实战之文本分类模型训练.ts
├─39fasttext实战之模型使用讲解.ts
├─40fasttext实战之训练词向量.ts
├─41什么是Glove讲解.ts
├─42Glove如何实现讲解.ts
├─43Glove如何训练讲解.ts
├─44Glove数学原理讲解上.ts
├─45Glove数学原理讲解下.ts
├─46Glove实战是初识Glove.ts
├─47Glove实战之求近义词.ts
├─48Glove实战之求类比词.ts
├─49项目实战之项目简介及数据集介绍.ts
├─50项目实战之GrobalParament模块编写.ts
├─51项目实战之utils模块中读取停用词方法编写.ts
├─52项目实战之utils模块中分词方法封装.ts
├─53项目实战之utils模块中文本预处理方法编写.ts
├─54项目实战之utils模块中文本预处理优化.ts
├─55项目实战之train_model模块之word2vec训练.ts
├─56项目实战之训练好的word2vec模型剖析.ts
├─57项目实战之word2vec整体训练.ts
├─58项目实战之相似度计算上.ts
├─59项目实战之相似度计算中.ts
├─60项目实战之相似度计算下.ts
├─61项目实战之结果输出.ts
├─62项目实战整体总结.ts
├─动手学词向量课程资料.zip

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