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A053《（2017年）最新深度学习与机器学习》$ m: j2 L0 d+ s6 f( B
（2017年）最新深度学习与机器学习 绝对超值 最新版的机器深度学习视频教程不要错过哦( Q. {4 E" h* u+ v# o8 r9 A
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深度学习基础介绍机器学习1 K9 S% M. ]$ ^. A8 r7 e" M( y1 i
1 课程介绍机器学习介绍上.mp46 L" P( U6 F( w* K6 l
2 课程介绍机器学习介绍下.mp43 ~6 t$ m5 l- _2 v5 N( V& \0 a
3 深度学习介绍.mp47 d3 G ^5 q; S
4 基本概念.mp4
7 @, O0 Y) c* o6 A: ~( J7 n$ V5 决策树算法.mp42 C$ e y3 j% }
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7 最邻近规则分类KNN算法.mp49 G( p, E6 a3 }! O Y" u- k
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! I% {/ n1 P/ l$ Y; ~, L9 支持向量机SVM上.mp4
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) P6 m v w$ s- r8 c# x0 R$ O. j13 简单线性回归上.mp4! b5 e x$ a3 s$ o" ?# P
14 简单线性回归下.mp49 w3 B5 q/ b0 l* O7 y+ u6 `6 e
15 多元线性回归.mp4# t$ x9 h/ i2 n+ a
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# D8 T- @1 ?4 n. s17 非线性回归 Logistic Regression.mp4: S( l8 Q" l8 {; n3 u5 M
18 非线性回归应用.mp4 Z2 y1 I1 Z4 G% [) o, [9 O. Z
19 神经网络NN算法.mp4
3 ]+ Y' B8 t3 M+ h; ^20 支持向量机SVM算法下应用.mp4
9 j8 l* T- { \21 支持向量机SVM算法下.mp4+ e$ x# `8 t; }7 o
22 回归中的相关度和决定系数.mp4
2 T8 @$ A* x4 M23 回归中的相关性和R平方值应用.mp45 ]% |! e) T2 O, y* J5 J4 o
24 Kmeans算法.mp4
0 @$ V0 G7 S( j2 c4 F25 Kmeans应用.mp4
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深度学习进阶：算法与应用
( P) l0 x) \/ W0 a& j+ p7 w% g01 基本概念清晰版.mp4" K0 f. E, c: Z
02 软件包安装和环境配置总述.mp4" N- k8 H$ j$ G% D0 D
03 环境配置分部详解.mp4' z: V( c% w$ F. I6 I/ K
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05 手写数字识别.mp4; Q* b8 ^( E' _% U% |
06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
7 V4 G4 |8 x/ N2 x/ V07 随机梯度下降算法.mp44 G A8 b' y4 P, i- R2 Y4 ^- |
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18 正态分布和初始化修正版.mp4
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7 W# E3 D. N1 _! `; u G& C0 M20 神经网络参数hyper parameters选择.mp42 A) N0 V& p. n; `( d
21 深度神经网络中的难点.mp4, H5 U( ]3 c. |. Z N
22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp43 M ^" q0 X3 Q% Y' [6 H* a
23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
y) b3 G! }. c24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4/ {$ C1 P0 s# Z
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26 Restricted Boltzmann Machine.mp4
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发表于 2017-10-26 16:53:24
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