计算机科学

KaggleSQL

10-15

Kaggle SQL入门学习笔记

10-18

Kaggle SQL进阶学习笔记

CS61B

10-20

CS61B CHAPTER 1

11-24

CS61B CHAPTER 2

02-05

CS61B CHAPTER 3

机器学习方法

04-04

机器学习方法 Ch.1 Introduction

05-13

机器学习方法 Ch.2 支持向量机

05-17

机器学习方法 Ch.3 人工神经网络

05-17

PyTorch入门（上）

05-18

机器学习方法 Ch.4 卷积神经网络

05-20

机器学习方法 Ch.5 循环神经网络

05-20

机器学习方法 Ch.6 决策树

05-26

机器学习方法 Ch.7 集成模型

05-30

PyTorch入门（下）

07-08

机器学习方法 Ch.8 朴素贝叶斯法

07-11

机器学习方法 Ch.9 LR与最大熵模型

自然语言处理

07-12

自然语言处理 Ch.1 Introduction

CS61B

07-15

CS61B CHAPTER 4

自然语言处理

07-19

自然语言处理 Ch.2 文本预处理

机器学习方法

07-20

机器学习方法 Ch.10 隐马尔可夫模型

CS61B

07-21

CS61B CHAPTER 5

机器学习方法

07-21

机器学习方法 Ch.11 条件随机场

07-25

机器学习方法 Ch.12 k近邻与聚类方法

CS61B

07-27

CS61B CHAPTER 6

自然语言处理

07-28

自然语言处理 Ch.3 n-gram语言模型

机器学习方法

07-31

机器学习方法 Ch.13 潜在语义分析

自然语言处理

08-05

自然语言处理 Ch.4 文本分类

机器学习方法

08-06

机器学习算法 Ch.14 潜在狄利克雷分配

自然语言处理

08-06

自然语言处理 Ch.5 词嵌入

08-10

自然语言处理 Ch.6 序列标注

机器学习方法

08-12

机器学习方法 Ch.15 概率模型估计方法

自然语言处理

08-19

自然语言处理 Ch.7 Transformer与LLM

08-30

自然语言处理 Ch.8 BERT

08-31

自然语言处理 Ch.9 IR与RAG

09-01

自然语言处理 Ch.10 机器翻译