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A053《（2017年）最新深度学习与机器学习》% Q a& h8 D7 I" f x
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1 课程介绍机器学习介绍上.mp41 A/ D9 m! @* b) P5 @6 o
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4
- _" A+ z9 `$ U7 S7 B: k* g9 F3 深度学习介绍.mp43 y" N/ a# F- {- i' e5 H+ b. J4 m' x7 L
4 基本概念.mp4
# G' C/ x$ j* e3 M. f1 M5 决策树算法.mp41 V6 x# u$ e& C
6 决策树应用.mp4, ^& y/ B6 w; H4 Y
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4" [" O- ^! F. V% i3 E j! T7 [
8 最邻近规则KNN分类应用.mp4
% O5 d" x, F& D' ^9 Q( ^9 支持向量机SVM上.mp4& g* @9 J2 y( C) g
10 支持向量机SVM上应用.mp4
+ Q$ |+ P1 T; n7 h5 X: I11 神经网络算法应用上.mp41 f1 D8 x( a/ @9 H. ]0 X+ F- M
12 神经网络算法应用下.mp4* ` r, _3 ]8 n3 k+ h) c
13 简单线性回归上.mp47 R G6 y; m L( i' m% O! T1 _
14 简单线性回归下.mp4& M9 Z; g# o, O
15 多元线性回归.mp4
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% n/ X& I5 g8 I& b17 非线性回归 Logistic Regression.mp45 s% h* U& S/ I2 y
18 非线性回归应用.mp4! X& c" a2 n& [, u' k* `/ L
19 神经网络NN算法.mp4
1 K; a4 a( s6 `6 U, ]20 支持向量机SVM算法下应用.mp47 N5 S% V; E/ n- t" L; Y
21 支持向量机SVM算法下.mp44 |4 @& I0 |: p2 K$ n. W) O
22 回归中的相关度和决定系数.mp4
+ N+ Q7 [1 ~2 G+ l& K23 回归中的相关性和R平方值应用.mp40 X; k q, c& k" S( \1 X8 @$ E, _3 \
24 Kmeans算法.mp44 b# n& j7 ~! J4 q, X8 |9 Y9 e
25 Kmeans应用.mp4; y" n |$ R2 d, ~9 q7 D$ C! u3 I
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4/ n3 ]3 F- U& e1 h
27 总结.mp4
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$ o) l* @8 i. f6 L0 Q; l深度学习进阶：算法与应用. Z% |9 z! k6 ^. p2 G
01 基本概念清晰版.mp48 e/ `7 y2 _( k2 \6 ~
02 软件包安装和环境配置总述.mp4
9 g- B) V. R o4 j0 z* K03 环境配置分部详解.mp4' B# j/ Z7 j4 M Y
04 环境配置分部详解下.mp4- W8 W) ]# D* U( t8 |. O( l
05 手写数字识别.mp47 G; T' m; i% ^8 y7 f
06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
0 y6 ?9 L8 T) w( o- Z6 [: u' }07 随机梯度下降算法.mp4
; E* x7 R! A% m4 j2 @* N08 梯度下降算法实现上.mp4
- U( ~# q6 d0 r' V09 梯度下降算法实现下.mp45 e M$ d! e: v9 L: k' L
10 神经网络手写数字演示.mp4' J" v8 m/ A4 O7 h
11 Backpropagation算法上.mp4
: T3 h: m8 |5 g0 j6 U6 ?) |' b% l12 Backpropagation算法下.mp4: n% [; W9 C: ~7 s
13 Backpropagation算法实现.mp4& L# H9 _* n6 }: b
14 cross entropy函数.mp4& O! i. c' x- R5 {! M
15 Softmax和Overfitting.mp4
4 z" G$ r9 W# P! C3 t, y16 Regulization.mp4" X, U6 v3 G. G0 s; y, @
17 Regulazition和Dropout.mp4
9 P# Y3 P& ]1 X: ?7 m+ r18 正态分布和初始化修正版.mp4
( l$ L3 A$ K' P& K% p7 N# ~2 b19 提高版本的手写数字识别实现.mp4
) x) v! D+ F# I1 d. w9 L20 神经网络参数hyper parameters选择.mp48 |3 y0 V* n0 X# ]
21 深度神经网络中的难点.mp4
8 E0 X6 e+ t5 M$ T22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4: i8 X% ?2 v3 o1 _4 U; G
23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
/ ^/ N. {7 T5 H' X6 Z% y# {24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4& `; ^0 ~% z/ t1 i+ }: W; \
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4, @5 V' ?( C- l3 m9 j* `9 z' u
26 Restricted Boltzmann Machine.mp4
8 ^8 [' v1 ?) t% @27 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
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发表于 2017-10-26 16:53:24
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