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java视频教程详情描述：
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课程目录：, J, t8 }2 s; |# Q# w9 x; B1 |
8 o' }+ k- E1 M. b! F深度学习基础介绍机器学习
7 Z1 ^& T: p/ C$ l: J1 课程介绍机器学习介绍上.mp4" g" {. f% H$ J* d1 T [6 e
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4
2 N1 h, F2 ~7 m0 L$ ]3 深度学习介绍.mp4
4 x+ l) q# c' S" k% J4 基本概念.mp4
8 j' z# Q' J, K {8 D/ {6 z! r8 s' o5 决策树算法.mp4
" i6 ?; D. [5 R% f6 决策树应用.mp4
! }$ {% t }* a5 h" F+ n7 最邻近规则分类KNN算法.mp4
5 v# E2 O: K. o9 J8 最邻近规则KNN分类应用.mp4
6 P H: m3 n! D9 支持向量机SVM上.mp43 U; B2 C- `) p0 g9 t
10 支持向量机SVM上应用.mp4
, t2 R3 G0 o7 B2 Q" a( c6 H( y2 I V11 神经网络算法应用上.mp48 h* `' m: Q3 k. D# ~
12 神经网络算法应用下.mp45 o4 a6 n6 Y2 S
13 简单线性回归上.mp44 U0 x$ }# F i* w9 |+ v5 l
14 简单线性回归下.mp4
6 z% b) I* S7 W: K8 o, m# P2 x15 多元线性回归.mp4# L1 \) q2 t& B; Y
16 多元线性回归应用.mp4
0 X w+ {- w4 c2 m; T @17 非线性回归 Logistic Regression.mp4
' I; {2 H8 T( t4 _7 M8 Y' W- ]18 非线性回归应用.mp4
3 X5 D. \ E2 |4 C7 c( _19 神经网络NN算法.mp43 s5 e2 [& s+ a3 t/ z, h
20 支持向量机SVM算法下应用.mp4) w" I( _1 k* g7 p/ U- K3 Y$ v# S
21 支持向量机SVM算法下.mp40 b" h0 R. A2 N# Z4 A- M
22 回归中的相关度和决定系数.mp47 m- o/ I7 Q# H6 r- X
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4
" J# R6 W: A8 G* Y1 J24 Kmeans算法.mp4
3 q) V$ F7 D& O, T* g9 W9 t25 Kmeans应用.mp4
4 Y( j6 k9 ~4 B5 `0 e* F; ?26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4$ C8 ]5 b K+ o; ~, N0 \$ S% P( c
27 总结.mp4" M( B' Z# M' J4 t
) o! i. M; F& u1 x. N深度学习进阶：算法与应用- h5 D3 L0 {9 v0 k: ?$ ^
01 基本概念清晰版.mp48 ^0 {( m8 z, _ w' G1 A
02 软件包安装和环境配置总述.mp4
) u w/ g- q _- Y' n+ I6 A& W) B4 Y03 环境配置分部详解.mp4
0 R1 ?$ r( W/ h! j04 环境配置分部详解下.mp4
& o3 y$ _4 D8 H7 U8 l2 x05 手写数字识别.mp4
# |6 I9 M, L% J$ P2 T% h: o: r06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
. R4 o* s4 a% G07 随机梯度下降算法.mp4
H: i' T% C& F( I f08 梯度下降算法实现上.mp48 C+ O" }! R* F6 b* h1 ~- D; I( a z- W: y
09 梯度下降算法实现下.mp4# y* w: N# X) l& c. O
10 神经网络手写数字演示.mp4- g1 r* p' f: K' k
11 Backpropagation算法上.mp4
; d9 @$ P2 T3 {12 Backpropagation算法下.mp4, v% }. C; A) e
13 Backpropagation算法实现.mp4
2 W( ?1 i# K$ t. @9 n# N. C2 L/ _' J" C14 cross entropy函数.mp47 {4 i3 c0 j8 }9 }* B$ M
15 Softmax和Overfitting.mp4
9 E3 i* k& b, `16 Regulization.mp4
$ \2 I# b N! _3 e2 L17 Regulazition和Dropout.mp4
/ J4 @5 V: y( S7 T* y( j# ?3 D18 正态分布和初始化修正版.mp4) C. C ]- N+ E; w1 _
19 提高版本的手写数字识别实现.mp43 J8 A2 n* \/ a: L! [
20 神经网络参数hyper parameters选择.mp49 [( k2 {" t& i( c
21 深度神经网络中的难点.mp42 r2 N1 }- `& Q
22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
& T; n# s. x7 y23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
8 Q& S' g$ w2 [3 F! p( a* d% Q Z24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4& Q& r5 Y' D" y/ Q5 E
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4, Q5 U; h# c8 [) Z2 `8 i
26 Restricted Boltzmann Machine.mp4' K" i" A9 B: T# h+ p+ M& U
27 Restricted Boltzmann Machine下.mp48 @9 _' @2 E2 Y% W& x
- Y' Z, h1 \6 Q( V: D0 A+ S
/ p/ W/ y+ o5 p% x2 G% k6 P
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发表于 2017-10-26 16:53:24
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