深度神经网络算法机器学习深度学系列视频教程
(基础1)Python程序入门视频[*]课程Python介绍_压缩
[*]环境配置
[*]配置Python环境
[*]以及数据类型
[*]字符串String和变量
[*]数据类型2整型_字符串
[*]数据结构列表
[*]列表List元组tuple对比
[*]元组
[*]词典
[*]函数
[*]函数
[*]控制流
[*]控制流
[*]控制流
[*]控制流
[*]输入输出格式
[*]文件输入输出
[*]错误与异常
[*]面向对象以及装饰器
[*]图形界面介绍
[*]猜数字游戏
[*]创建网页
[*]去重4.2控制流
[*]重录
(基础2)机器学习深度学习基础
[*]课程介绍机器学习介绍上
[*]课程介绍机器学习介绍下
[*]深度学习介绍
[*]基本概念
[*]决策树算法
[*]决策树应用
[*]最邻近规则分类KNN算法
[*]最邻近规则KNN分类应用
[*]支持向量机(SVM)算法（上）
[*]支持向量机(SVM)算法（上）应用
[*]支持向量机SVM上
[*]支持向量机SVM上应用
[*]神经网络算法应用上
[*]神经网络算法应用下
[*]简单线性回归上
[*]简单线性回归下
[*]多元线性回归
[*]多元线性回归应用
[*]非线性回归
[*]非线性回归应用
[*]回归中的相关度和决定系数
[*]回归中的相关性和R平方值应用
[*]算法
[*]应用
[*]层次聚类
[*]层次聚类应用
[*]总结
[*]支持向量机(SVM)算法(下)应用
[*]支持向量机(SVM)算法下
[*]神经网络NN算法
(基础3)机器学习深度学习基础
[*]第1章 基本概念清晰版
[*]第2章 软件包安装和环境配置总述
[*]第3章 环境配置分部详解
[*]第4章 环境配置分部详解下
[*]第5章 手写数字识别
[*]第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法
[*]第7章 随机梯度下降算法
[*]第8章 梯度下降算法实现上
[*]第9章 梯度下降算法实现下
[*]第10章 神经网络手写数字演示
[*]第11章 Backpropagation算法上
[*]第12章 Backpropagation算法下
[*]第13章 Backpropagation算法实现
[*]第14章 cross-entropy函数
[*]第15章 Softmax和
[*]第16章
[*]第17章 Regulazition和
[*]第18章 正态分布和初始化(修正版
[*]第19章 提高版本的手写数字识别实现
[*]第20章 神经网络参数hyper-parameters选择
[*]第21章 深度神经网络中的难点
[*]第22章 用ReL解决VanishingGradient问题
[*]第23章 ConvolutionNerualNetwork算法
[*]第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上
[*]第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下
[*]第26章
[*]第27章 Restricted Boltzmann Machine下
[*]第28章 Deep Brief Network
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