('深度神经网络算法深度学系列视频课程',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
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Python程序入门视频
1.1_课程Python介绍_压缩.mp4
1.2环境配置1.mp4
1.3配置Python环境2.mp4
2.1Package以及数据类型.mp4
2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
2.2_数据类型2整型_字符串.mp4
3.1数据结构列表List.mp4
3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
3.2元组Tuple.mp4
3.3词典Dictionary.mp4
3.4函数function1.mp4
3.4函数Function2.mp4
4.1控制流1IfFor.mp4
4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
5.1输入输出格式IoConsole.mp4
5.2文件输入输出FileIo.mp4
6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4
7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4
8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4
8.2猜数字游戏.mp4
9创建网页.mp4
去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
重录3.4Function1.mp4
机器学习深度学习基础
1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
1.2深度学习介绍.mp4
2基本概念.mp4
3.1决策树算法.mp4
3.2决策树应用.mp4
4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
5.1支持向量机(SVM)算法（上）.html
5.1支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
5.1支持向量机SVM上.mp4
5.1支持向量机SVM上应用.mp4
6.2神经网络算法应用上.mp4
6.3神经网络算法应用下.mp4
7.1简单线忄生回归上.mp4
7.2简单线忄生回归下.mp4
7.3多元线忄生回归.mp4
7.4多元线忄生回归应用.mp4
7.5非线忄生回归LogisticRegression.mp4
7.6非线忄生回归应用.mp4
7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4
8.1Kmeans算法.mp4
8.2Kmeans应用.mp4
8.3Hierarchicalclustering层次聚类.mp4
8.4Hierarchicalclustering层次聚类应用.mp4
神经网络NN算法.mp4
支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
支持向量机(SVM)算法下.mp4
总结.mp4
机器学习深度学习基础
第1章基本概念清晰版.mp4
第2章软件包安装和环境配置总述.mp4
第3章环境配置分部详解.mp4
第4章环境配置分部详解下.mp4
第5章手写数字识别.mp4
第6章神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
第7章随机梯度下降算法.mp4
第8章梯度下降算法实现上.mp4
第9章梯度下降算法实现下.mp4
第10章神经网络手写数字演示.mp4
第11章Backpropagation算法上.mp4
第12章Backpropagation算法下.mp4
第13章Backpropagation算法实现.mp4
第14章cross-entropy函数.mp4
第15章Softmax和Overfitting.mp4
第16章Regulization.mp4
第17章Regulazition和Dropout.mp4
第18章正态分布和初始化(修正版).mp4
第19章提高版本的手写数字识别实现.mp4
第20章神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
第21章深度神经网络中的难点.mp4
第22章用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
第23章ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
第24章ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
第25章ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
第26章RestrictedBoltzmannMachine.mp4
第27章RestrictedBoltzmannMachine下.mp4
第28章DeepBriefNetwork和Autoencoder.mp4
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