深度神经网络算法深度学系列视频教程

先用这套结构把深度学习工具链跑通这套资料的定位很直白：从零补Python，再把机器学习基础铺平，最后进入深度神经网络。它解决的是很多开发者入坑深度学习时最现实的困境——数学和理论看了一堆，但代码写不出来，环境配不明白，数据到手不知道第一步做什么。课程把Python基础放在了最前面，这一块并非凑数

单课价¥29新品上架

会员价 会员免费开通会员，全站课程按额度无限下载套餐详情

17 人关注更新于 2026-10-01 永久有效

发货

网盘链接 · 支付成功后自动发货

保障

永久有效 · 链接失效免费补发

客服

每日 9:00-21:00 在线客服联系客服

开通会员 · 免费下载单课购买 ¥29

支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。

正版保障极速发货售后无忧

先用这套结构把深度学习工具链跑通

这套资料的定位很直白：从零补Python，再把机器学习基础铺平，最后进入深度神经网络。它解决的是很多开发者入坑深度学习时最现实的困境——数学和理论看了一堆，但代码写不出来，环境配不明白，数据到手不知道第一步做什么。

课程把Python基础放在了最前面，这一块并非凑数，而是后续所有实验的体力活。列表、元组、字符串、数据类型这些概念，在深度学习的代码里会反复出现。尤其是数据预处理环节，大量操作就是对这些基础数据结构的组合使用。如果跳过这一部分直接看神经网络，后面写数据加载器、做特征工程时很容易卡壳。

环境配置也是很多自学者的第一个拦路虎。这套课把Python环境搭建单独拎出来讲，说明它默认读者可能完全没有开发环境基础。配环境这件事在深度学习里比普通后端开发更敏感——版本不匹配、CUDA路径不对、依赖冲突，任何一个问题都能耗掉半天。建议不要快进这部分，跟着一步步把本地环境配好，后面跑实验会顺畅很多。

基础部分怎么分配精力

建议先看两样东西：一是Python入门里的数据结构和字符串处理，二是机器学习基础的总体框架。前者的重点是动手敲，每个类型、每个方法都打开交互环境跑一遍，不用背，但要有肌肉记忆。后者的重点是理解“训练”到底在做什么——损失函数、梯度、参数更新这些词需要建立直觉，而不是只记住定义。

这套资料的顺序安排是合理的，它把机器学习基础放在了Python之后、神经网络之前。这个位置很关键：深度学习本质上是机器学习的一个分支，如果不清楚传统机器学习里的评估方法、过拟合概念、数据划分逻辑，直接上神经网络会觉得很飘，调参完全靠蒙。建议把基础部分学扎实，至少做到能用自己的话解释什么是训练集、验证集、测试集，以及为什么模型在训练集上表现好不等于在真实场景里好用。

学完能做哪些事

把Python基础和机器学习基础消化掉之后，你具备的能力是：能读懂一个深度学习项目的代码结构，能自己写数据预处理脚本，能理解模型训练日志里的关键指标变化，能跑通一个简单的神经网络训练流程。这套资料的主线——深度神经网络算法——在基础打牢后，需要跟着视频把网络结构、前向传播、反向传播这些核心机制走一遍，配合手写或者半手写的方式把代码敲出来。

学习的时候不要只看视频。每个小节看完，合上播放器，凭记忆把代码重新写一遍。写不出来的地方再回去看，看懂了再写，直到能独立完成。课件部分用来复盘概念，视频部分用来跟操作，两者结合，节奏会比较稳。学完这套内容后，你可以独立完成一个从数据整理到模型训练的小实验，比如用公开数据集做一个分类任务，

课程目录

/2-082-深度神经网络算法深度学系列视频教程/
│├─(基础1)Python程序入门视频
│├─(基础2)机器学习深度学习基础
│├─(基础3)机器学习深度学习基础
(基础1)Python程序入门视频/
│├─视频
│├─课件
│视频/
││├─1.1_课程Python介绍_压缩.mp4 25.2MB
││├─1.2环境配置1.mp4 26.5MB
││├─1.3配置Python环境2.mp4 33.9MB
││├─2.1Package以及数据类型.mp4 22.7MB
││├─2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4 25.8MB
││├─2.2_数据类型2整型_字符串.mp4 17.8MB
││├─3.1数据结构列表List.mp4 26.5MB
││├─3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4 30.1MB
││├─3.2元组Tuple.mp4 16.5MB
││├─3.3词典Dictionary.mp4 26.5MB
││├─3.4函数Function2.mp4 23.6MB
││├─3.4函数function1.mp4 37.6MB
││├─4.1控制流1IfFor.mp4 27.5MB
││├─4.2控制流2WhileRangePart1.mp4 14.3MB
││├─4.2控制流2WhileRangePart2.mp4 27.3MB
││├─4.3控制流2BreakContinuePass.mp4 17.2MB
││├─5.1输入输出格式IoConsole.mp4 6.4MB
││├─5.2文件输入输出FileIo.mp4 11.9MB
││├─6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4 22.5MB
││├─7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4 21.8MB
││├─8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4 11.8MB
││├─8.2猜数字游戏.mp4 9.1MB
││├─9创建网页.mp4 9.6MB
││├─去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4 13.1MB
││├─重录3.4Function1.mp4 19.4MB
│课件/
││├─1.2：安装Python和配置环境.html 1.1KB
││├─1.2：安装Python和配置环境_index.html 302byte
││├─1.3 配置PyDev.html 1.1KB
││├─1.3 配置PyDev_index.html 264byte
││├─2.1 Package以及数据类型1.html 2.5KB
││├─2.1 Package以及数据类型1_index.html 294byte
││├─2.2 数据类型2 Numeric & String.html 8.5KB
││├─2.2 数据类型2 Numeric & String_index.html 315byte
││├─2.2_Part2 字符串(String), & 变量 (Variable).html 2.2KB
││├─3.1 数据结构：列表（List）.html 3.7KB
││├─3.2 数据结构：元组（tuple）.html 2.1KB
││├─3.2_Part2 列表(List)与元组(tuple)的对比：.html 3.1KB
││├─3.3 字典 (Dictionary).html 3.7KB
││├─3.4 函数 (Function) Part 1.html 11.2KB
││├─3.4 函数 (Function) Part 2.html 2.5KB
││├─4.1 控制流1： if & for 语句.html 2.4KB
││├─4.2 控制流2：while & range语句.html 2.7KB
││├─4.3 控制流3：break, continue & pass.html 2.1KB
││├─5.1 输入输出方式介绍(Output Format).html 959byte
││├─5.2 读写文件(File IO).html 1.3KB
││├─6.1 错误与异常处理(Error & Exceptions).html 4.6KB
││├─7.1 面向对象编程(Object-Oriented)和装饰器(decorator).html 3.2KB
││├─8.1 图形界面（GUI）和猜数字游戏.html 1.4KB
││├─8.2 猜数字游戏.html 1.9KB
││├─9 创建一个简单的网站.html 1.8KB
││├─Python语言编程基础 (Introduction to Programming in Python).html 3.4KB
││├─去重3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4 13.7MB
││├─重新编码3.4function1.mp4 27.8MB
(基础2)机器学习深度学习基础/
│├─代码与素材.rar 97.5MB
│├─视频
│├─课件
│视频/
││├─1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.6MB
││├─1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 10MB
││├─1.2深度学习介绍.mp4 52.7MB
││├─2基本概念.mp4 56.9MB
││├─3.1决策树算法.mp4 54.3MB
││├─3.2决策树应用.mp4 72.4MB
││├─4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.8MB
││├─4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.5MB
││├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 11.6KB
││├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 3.6KB
││├─5.1支持向量机SVM上.mp4 35.6MB
││├─5.1支持向量机SVM上应用.mp4 35MB
││├─6.2神经网络算法应用上.mp4 96MB
││├─6.3神经网络算法应用下.mp4 34.3MB
││├─7.1简单线性回归上.mp4 40.8MB
││├─7.2简单线性回归下.mp4 52.5MB
││├─7.3多元线性回归.mp4 42.2MB
││├─7.4多元线性回归应用.mp4 51.2MB
││├─7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.3MB
││├─7.6非线性回归应用.mp4 56.6MB
││├─7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38MB
││├─7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.1MB
││├─8.1Kmeans算法.mp4 35.4MB
││├─8.2Kmeans应用.mp4 61MB
││├─8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.8MB
││├─8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.5MB
││├─总结.mp4 55.4MB
││├─支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.2MB
││├─支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
││├─神经网络NN算法.mp4 77.5MB
│课件/
││├─1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 2.9KB
││├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9.1KB
││├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
││├─2 基本概念 (Basic Concepts).html 6.2KB
││├─3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB
││├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
││├─3.2 决策树(decision tree)应用.html 2.7KB
││├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
││├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4.3KB
││├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
││├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB
││├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
││├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 11.6KB
││├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
││├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 3.6KB
││├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 10.9KB
││├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files
││├─5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 6.7KB
││├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 8.6KB
││├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files
││├─6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 4.9KB
││├─6.2神经网络算法应用上
││├─6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 2.7KB
││├─6.3神经网络算法应用下
││├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13.1KB
││├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
││├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 3.8KB
││├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
││├─7.3　多元回归分析(multiple regression).html 29.1KB
││├─7.3　多元回归分析(multiple regression)_files
││├─7.4　多元回归分析(multiple regression)应用.html 17.4KB
││├─7.5 非线性回归 logistic regression.html 8.7KB
││├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
││├─7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2.3KB
││├─7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5.4KB
││├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
││├─7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1.5KB
││├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 5.9KB
││├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
││├─8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB
││├─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3.3KB
││├─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
││├─8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 6.5KB
││├─810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4.5KB
││├─HierachecalClustering.png 9KB
││1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files/
│││├─1-BOngaxvWRFHm3O2yo3YPhA.jpeg 68.5KB
│││├─1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg 95KB
│││├─1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66.2KB
│││├─DeepNetwork.png 184.2KB
│││├─images [1].jpg 9.9KB
│││├─images.jpg 8.8KB
│││├─imgres [1].jpg 15.1KB
│││├─imgres [2].jpg 11.7KB
│││├─imgres [3].jpg 7KB
│││├─imgres [4].jpg 11.7KB
│││├─imgres [5].jpg 8.8KB
│││├─imgres [6].jpg 11.1KB
│││├─imgres.jpg 4.8KB
│││├─science-journal.gif 74.2KB
││3.1 决策树(decision tree)算法_files/
│││├─Image [1].png 20KB
│││├─Image [2].png 3.1KB
│││├─Image [3].png 744byte
│││├─Image [4].png 20KB
│││├─Image [5].png 4.7KB
│││├─Image [6].png 8.2KB
│││├─Image [7].png 4.7KB
│││├─Image [8].png 23KB
│││├─Image.png 12.4KB
│││├─c2cec3fdfc0392456a6ac4258694a4c27d1e2538.jpg 65.5KB
││3.2 决策树(decision tree)应用_files/
│││├─Image.png 20KB
││4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files/
│││├─Image [1].png 8.5KB
│││├─Image [2].png 617.2KB
│││├─Image [3].png 136.5KB
│││├─Image [4].png 248.1KB
│││├─Image.png 12.4KB
│││├─images.jpg 6KB
│││├─imgres.png 2.3KB
││4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files/
│││├─Virginia_Iris.png 65.6KB
│││├─kahi2.jpg 42.2KB
││5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files/
│││├─220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png 7.3KB
│││├─Image [10].png 492byte
│││├─Image [11].png 2.7KB
│││├─Image [12].png 596byte
│││├─Image [13].png 2.5KB
│││├─Image [14].png 216.5KB
│││├─Image [15].png 270.4KB
│││├─Image [1].png 3.5KB
│││├─Image [2].png 1.2KB
│││├─Image [3].png 1.5KB
│││├─Image [4].png 13.4KB
│││├─Image [5].png 1.5KB
│││├─Image [6].png 1.6KB
│││├─Image [7].png 1.6KB
│││├─Image [8].png 3.3KB
│││├─Image [9].png 2.2KB
│││├─Image.png 13.4KB
│││├─images [1].jpg 5.6KB
│││├─images.jpg 4.7KB
││5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files/
│││├─Image [10].png 1.4KB
│││├─Image [11].png 1.8KB
│││├─Image [12].png 1.9KB
│││├─Image [1].png 3KB
│││├─Image [2].png 1KB
│││├─Image [3].png 2.7KB
│││├─Image [4].png 1.5KB
│││├─Image [5].png 1.2KB
│││├─Image [6].png 4.1KB
│││├─Image [7].png 1.1KB
│││├─Image [8].png 746byte
│││├─Image [9].png 1.9KB
│││├─Image.png 13.4KB
│││├─main-qimg-b88037063b9a4cae241ee6b0ab841356.png 2.8KB
│││├─main-qimg-de8f2ca9c807ee184e2509639fce066d.jpg 40.4KB
│││├─main-qimg-dff9507297a2320460ff4d9cd5825683.png 1.4KB
││6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files/
│││├─Image [10].png 1.6KB
│││├─Image [11].png 1.9KB
│││├─Image [12].png 2KB
│││├─Image [13].png 1.9KB
│││├─Image [14].png 21.4KB
│││├─Image [1].png 11.9KB
│││├─Image [2].png 1.4KB
│││├─Image [3].png 11.8KB
│││├─Image [4].png 945byte
│││├─Image [5].png 1.6KB
│││├─Image [6].png 1.9KB
│││├─Image [7].png 2KB
│││├─Image [8].png 1.9KB
│││├─Image [9].png 31.5KB
│││├─Image.png 11.9KB
│││├─cross_validation.jpg 56.2KB
││6.2神经网络算法应用上/
│││├─6.2神经网络算法应用上.mp4 96MB
││6.3神经网络算法应用下/
│││├─6.3神经网络算法应用下.mp4 34.3MB
││7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files/
│││├─Image [1].png 3.1KB
│││├─Image [2].png 1022byte
│││├─Image [3].png 1.7KB
│││├─Image [4].png 20.4KB
│││├─Image [5].png 19.7KB
│││├─Image [6].png 11KB
│││├─Image [7].png 74.5KB
│││├─Image.png 2.4KB
││7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files/
│││├─Image [1].png 12.6KB
│││├─Image [2].png 1.9KB
│││├─Image [3].png 18.2KB
│││├─Image [4].png 4KB
│││├─Image [5].png 1.3KB
│││├─Image [6].png 12.6KB
│││├─Image.png 18.2KB
││7.3　多元回归分析(multiple regression)_files/
│││├─Image [1].png 1.2KB
│││├─Image.png 74.5KB
││7.5 非线性回归 logistic regression_files/
│││├─001QAImHgy6I1oEKVWg50&690.jpg 14.9KB
│││├─001QAImHgy6I1oGTmnA36&690.jpg 5.1KB
│││├─001QAImHgy6I1oJm3Qz27&690.jpg 6.7KB
│││├─001QAImHgy6I1ohlalO18&690.jpg 4.7KB
│││├─001QAImHgy6I1oi9u8Kae&690.jpg 1.8KB
│││├─001QAImHgy6I1ojfTjYaa&690.jpg 2.8KB
│││├─001QAImHgy6I1ok9Brb61&690.jpg 12.8KB
│││├─001QAImHgy6I1olbW3yfc&690.jpg 4.9KB
│││├─001QAImHgy6I1omK5aoc8&690.jpg 4KB
│││├─001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg 3.7KB
│││├─001QAImHgy6I1otAWE890&690.jpg 10.7KB
│││├─001QAImHgy6I1oudixl13&690.jpg 4.5KB
│││├─001QAImHgy6I1owps7Ud2&690.jpg 3.1KB
│││├─8694e4193ba45b55403595096b7d23c5.png 1.1KB
│││├─Image [1].png 50.5KB
│││├─Image.png 27.8KB
│││├─imgres [1].jpg 5.9KB
│││├─imgres.jpg 4.9KB
││7.7 回归中的相关度和R平方值_files/
│││├─Image.png 1.7KB
│││├─cb8065380cd7912374922436af345982b2b78006.png 1.5KB
│││├─imgf000045_0001.png 4.6KB
│││├─imgres [1].jpg 4.6KB
│││├─imgres [1].png 2.7KB
│││├─imgres.jpg 4.1KB
│││├─imgres.png 5.1KB
││8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files/
│││├─Image [10].png 8.3KB
│││├─Image [11].png 4KB
│││├─Image [12].png 1.7KB
│││├─Image [13].png 14.2KB
│││├─Image [1].png 3.4KB
│││├─Image [2].png 7.1KB
│││├─Image [3].png 3.6KB
│││├─Image [4].png 1.8KB
│││├─Image [5].png 1.4KB
│││├─Image [6].png 7.7KB
│││├─Image [7].png 3.8KB
│││├─Image [8].png 1.7KB
│││├─Image [9].png 2.1KB
│││├─Image.png 13.4KB
│││├─imgres [1].jpg 8.4KB
│││├─imgres.jpg 8.4KB
││8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files/
│││├─810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png 4.5KB
(基础3)机器学习深度学习基础/
│├─视频
│├─课件
│视频/
││├─第10章神经网络手写数字演示.mp4 107.3MB
││├─第11章 Backpropagation算法上.mp4 66MB
││├─第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.5MB
││├─第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.1MB
││├─第14章 cross-entropy函数.mp4 49.7MB
││├─第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB
││├─第16章 Regulization.mp4 37.5MB
││├─第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.5MB
││├─第18章正态分布和初始化(修正版).mp4 28.8MB
││├─第19章提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.8MB
││├─第1章基本概念清晰版.mp4 42.6MB
││├─第20章神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 55MB
││├─第21章深度神经网络中的难点.mp4 76.1MB
││├─第22章用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37MB
││├─第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.7MB
││├─第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.7MB
││├─第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.3MB
││├─第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.2MB
││├─第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.5MB
││├─第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.4MB
││├─第2章软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB
││├─第3章环境配置分部详解.mp4 77.1MB
││├─第4章环境配置分部详解下.mp4 111.1MB
││├─第5章手写数字识别.mp4 46.2MB
││├─第6章神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.8MB
││├─第7章随机梯度下降算法.mp4 20.6MB
││├─第8章梯度下降算法实现上.mp4 50.2MB
││├─第9章梯度下降算法实现下.mp4 69MB
│课件/
││├─深度学习进阶课件.rar 3.3MB