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深度神经网络算法机器学习深度学系列视频教程 131726

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深度神经网络算法机器学习深度学系列视频教程

(基础1)Python程序入门视频

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面向对象以及装饰器

图形界面介绍

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(基础2)机器学习深度学习基础

课程介绍机器学习介绍上

课程介绍机器学习介绍下

深度学习介绍

基本概念

决策树算法

决策树应用

最邻近规则分类KNN算法

最邻近规则KNN分类应用

支持向量机(SVM)算法（上）

支持向量机(SVM)算法（上）应用

支持向量机SVM上

支持向量机SVM上应用

神经网络算法应用上

神经网络算法应用下

简单线性回归上

简单线性回归下

多元线性回归

多元线性回归应用

非线性回归

非线性回归应用

回归中的相关度和决定系数

回归中的相关性和R平方值应用

算法

应用

层次聚类

层次聚类应用

总结

支持向量机(SVM)算法(下)应用

支持向量机(SVM)算法下

神经网络NN算法

(基础3)机器学习深度学习基础

第1章基本概念清晰版

第2章软件包安装和环境配置总述

第3章环境配置分部详解

第4章环境配置分部详解下

第5章手写数字识别

第6章神经网络基本结构及梯度下降算法

第7章随机梯度下降算法

第8章梯度下降算法实现上

第9章梯度下降算法实现下

第10章神经网络手写数字演示

第11章 Backpropagation算法上

第12章 Backpropagation算法下

第13章 Backpropagation算法实现

第14章 cross-entropy函数

第15章 Softmax和

第16章

第17章 Regulazition和

第18章正态分布和初始化(修正版

第19章提高版本的手写数字识别实现

第20章神经网络参数hyper-parameters选择

第21章深度神经网络中的难点

第22章用ReL解决VanishingGradient问题

第23章 ConvolutionNerualNetwork算法

第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上

第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下

第26章

第27章 Restricted Boltzmann Machine下

第28章 Deep Brief Network 和

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