打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程 深度学习基础必备课程

562b743aa37279f16b36d44405e54ce1.png 下载附件 保存到相册 2020-12-21 16:52 上传 (1)\\视频；目录中文件数:30个 ├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 ├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 ├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4 ├─(4) 2基本概念.mp4 ├─(5) 3.1决策树算法.mp4 ├─(6) 3.2决策树应用.mp4 ├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 ├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 ├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4 ├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 ├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4 ├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4 ├─(15) 7.1简单线忄生回归上.mp4 ├─(16) 7.2简单线忄生回归下.mp4 ├─(17) 7.3多元线忄生回归.mp4 ├─(18) 7.4多元线忄生回归应用.mp4 ├─(19) 7.5非线忄生回归 Logistic Regression.mp4 ├─(20) 7.6非线忄生回归应用.mp4 ├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 ├─(22) 7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4 ├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4 ├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4 ├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 ├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 ├─(27) 总结.mp4 ├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 ├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4 ├─(30) 神经网络NN算法.mp4 (2)\\课件；目录中文件数:29个 ├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html ├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html ├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html ├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html ├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html ├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html ├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html ├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html ├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html ├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html ├─(45) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)上.html ├─(46) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)下.html ├─(47) 7.3　多元回归分析(multiple regression).html ├─(48) 7.4　多元回归分析(multiple regression)应用.html ├─(49) 7.5 非线忄生回归 logistic regression.html ├─(50) 7.6 非线忄生回归应用：losgistic regression application.html ├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html ├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html ├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html ├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html ├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html ├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html ├─(57) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg ├─(58) HierachecalClustering.png ├─(59) 代码与素材.rar (3)\\课件\\1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files；目录中文件数:14个 ├─(60) 1-BOngaxvWRFHm3O2yo3YPhA.jpeg ├─(61) 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg ├─(62) 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg ├─(63) DeepNetwork.png ├─(64) images [1].jpg ├─(65) images.jpg ├─(66) imgres [1].jpg ├─(67) imgres [2].jpg ├─(68) imgres [3].jpg ├─(69) imgres [4].jpg ├─(70) imgres [5].jpg ├─(71) imgres [6].jpg ├─(72) imgres.jpg ├─(73) science-journal.gif (4)\\课件\\3.1 决策树(decision tree)算法_files；目录中文件数:10个 ├─(74) c2cec3fdfc0392456a6ac4258694a4c27d1e2538.jpg ├─(75) Image [1].png ├─(76) Image [2].png ├─(77) Image [3].png ├─(78) Image [4].png ├─(79) Image [5].png ├─(80) Image [6].png ├─(81) Image [7].png ├─(82) Image [8].png ├─(83) Image.png (5)\\课件\\3.2 决策树(decision tree)应用_files；目录中文件数:1个 ├─(84) Image.png (6)\\课件\\4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files；目录中文件数:7个 ├─(85) Image [1].png ├─(86) Image [2].png ├─(87) Image [3].png ├─(88) Image [4].png ├─(89) Image.png ├─(90) images.jpg ├─(91) imgres.png (7)\\课件\\4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files；目录中文件数:2个 ├─(92) kahi2.jpg ├─(93) Virginia_Iris.png (8)\\课件\\5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个 ├─(94) 220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png ├─(95) Image [10].png ├─(96) Image [11].png ├─(97) Image [12].png ├─(98) Image [13].png ├─(99) Image [14].png ├─(100) Image [15].png ├─(101) Image [1].png ├─(102) Image [2].png ├─(103) Image [3].png ├─(104) Image [4].png ├─(105) Image [5].png ├─(106) Image [6].png ├─(107) Image [7].png ├─(108) Image [8].png ├─(109) Image [9].png ├─(110) Image.png ├─(111) images [1].jpg ├─(112) images.jpg (9)\\课件\\5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个 ├─(113) Image [10].png ├─(114) Image [11].png ├─(115) Image [12].png ├─(116) Image [1].png ├─(117) Image [2].png ├─(118) Image [3].png ├─(119) Image [4].png ├─(120) Image [5].png ├─(121) Image [6].png ├─(122) Image [7].png ├─(123) Image [8].png ├─(124) Image [9].png ├─(125) Image.png ├─(126) 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├─(155) Image [1].png ├─(156) Image [2].png ├─(157) Image [3].png ├─(158) Image [4].png ├─(159) Image [5].png ├─(160) Image [6].png ├─(161) Image.png (15)\\课件\\7.3　多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个 ├─(162) Image [1].png ├─(163) Image.png (16)\\课件\\7.5 非线忄生回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个 ├─(164) 001QAImHgy6I1oEKVWg50&690.jpg ├─(165) 001QAImHgy6I1oGTmnA36&690.jpg ├─(166) 001QAImHgy6I1ohlalO18&690.jpg ├─(167) 001QAImHgy6I1oi9u8Kae&690.jpg ├─(168) 001QAImHgy6I1ojfTjYaa&690.jpg ├─(169) 001QAImHgy6I1oJm3Qz27&690.jpg ├─(170) 001QAImHgy6I1ok9Brb61&690.jpg ├─(171) 001QAImHgy6I1olbW3yfc&690.jpg ├─(172) 001QAImHgy6I1omK5aoc8&690.jpg ├─(173) 001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg ├─(174) 001QAImHgy6I1otAWE890&690.jpg ├─(175) 001QAImHgy6I1oudixl13&690.jpg ├─(176) 001QAImHgy6I1owps7Ud2&690.jpg ├─(177) 8694e4193ba45b55403595096b7d23c5.png ├─(178) Image [1].png ├─(179) Image.png ├─(180) imgres [1].jpg ├─(181) imgres.jpg (17)\\课件\\7.7 回归中的相关度和R平方值_files；目录中文件数:7个 ├─(182) cb8065380cd7912374922436af345982b2b78006.png ├─(183) Image.png ├─(184) imgf000045_0001.png ├─(185) imgres [1].jpg ├─(186) imgres [1].png ├─(187) imgres.jpg ├─(188) imgres.png (18)\\课件\\8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files；目录中文件数:16个 ├─(189) Image [10].png ├─(190) Image [11].png ├─(191) Image [12].png ├─(192) Image [13].png ├─(193) Image [1].png ├─(194) Image [2].png ├─(195) Image [3].png ├─(196) Image [4].png ├─(197) Image [5].png ├─(198) Image [6].png ├─(199) Image [7].png ├─(200) Image [8].png ├─(201) Image [9].png ├─(202) Image.png ├─(203) imgres [1].jpg ├─(204) imgres.jpg (19)\\课件\\8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files；目录中文件数:1个 ├─(205) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png