Lecture 7: Hidden Markov Models (HMMs)

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Lecture: Automata

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Lecture: Regular Expressions and Regular Languages

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Lecture 6: Ensemble Methods

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Lecture: Context-Free Grammars

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Lecture 1: What is Machine Learning?

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Sentiment Analysis

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Lecture 4: Statistical Inference

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Lecture: Joint, Conditional and Marginal Probabilities

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Lecture 9: Machine Learning in Practice (2)

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Lecture 3b: Decision Trees (1 part)

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Lecture: Word Sense Disambiguation

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Semantic Role Labeling

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Lecture 8: Decision Trees & k-Nearest Neighbors

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Lecture 5: Bayesian Classification

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Lecture 3 Probability Theory

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Lecture 1: Semantic Analysis in Language Technology

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Lecture 5: Interval Estimation

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