最新深度学习与机器学习

深度学习基础介绍机器学习
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4
3 深度学习介绍.mp4
4 根本概念.mp4
5 决策树算法.mp4
6 决策树使用.mp4
7 最附近规矩分类KNN算法.mp4
8 最附近规矩KNN分类使用.mp4
9 支撑向量机SVM上.mp4
10 支撑向量机SVM上使用.mp4
11 神经网络算法使用上.mp4
12 神经网络算法使用下.mp4
13 简略线性回归上.mp4
14 简略线性回归下.mp4
15 多元线性回归.mp4
16 多元线性回归使用.mp4
17 非线性回归 Logistic Regression.mp4
18 非线性回归使用.mp4
19 神经网络NN算法.mp4
20 支撑向量机SVM算法下使用.mp4
21 支撑向量机SVM算法下.mp4
22 回归中的相关度和决定系数.mp4
23 回归中的相关性和R平方值使用.mp4
24 Kmeans算法.mp4
25 Kmeans使用.mp4
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
27 总结.mp4

深度学习进阶:算法与使用
01 根本概念清晰版.mp4
02 软件包装置和环境装备总述.mp4
03 环境装备分部详解.mp4
04 环境装备分部详解下.mp4
05 手写数字辨认.mp4
06 神经网络根本结构及梯度下降算法.mp4
07 随机梯度下降算法.mp4
08 梯度下降算法完成上.mp4
09 梯度下降算法完成下.mp4
10 神经网络手写数字演示.mp4
11 Backpropagation算法上.mp4
12 Backpropagation算法下.mp4
13 Backpropagation算法完成.mp4
14 cross entropy函数.mp4
15 Softmax和Overfitting.mp4
16 Regulization.mp4
17 Regulazition和Dropout.mp4
18 正态分布和初始化修正版.mp4
19 进步版别的手写数字辨认完成.mp4
20 神经网络参数hyper parameters挑选.mp4
21 深度神经网络中的难点.mp4
22 用ReL处理VanishingGradient问题.mp4
23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
24 ConvolutionNeuralNetwork完成上.mp4
25 ConvolutionNeuralNetwork完成下.mp4
26 Restricted Boltzmann Machine.mp4
27 Restricted Boltzmann Machine下.mp4

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