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教程名称：最新2017深度学习神经网络算法教程教程目录：Python程序入门与进阶1.1_课程Python介绍_压缩1.2环境配置11.3配置Python环境22.1Package以及数据类型2.2_Part2字符串String和变量Variable2.2_数据类型2整型_字符串3.1数据结构列表List3.2_Part2列表List元组tuple对比3.2元组Tuple3.3词典Dictionary3.4函数function13.4函数Function24.1控制流1IfFor4.2控制流2WhileRangePart14.2控制流2WhileRangePart24.3控制流2BreakContinuePass5.1输入输出格式IoConsole5.2文件输入输出FileIo6.1错误与异常ErrorsExceptions7.1面向对象以及装饰器OoDecorators8.1图形界面介绍GuiTkinter8.2猜数字游戏9创建网页去重4.2控制流2WhileRangePart2重录3.4Function1机器学习深度神经网络学习基础二xa028课第01章基本概念清晰版第02章软件包安装和环境配置总述第03章环境配置分部详解第04章环境配置分部详解下第05章手写数字识别第06章神经网络基本结构及梯度下降算法第07章随机梯度下降算法第08章梯度下降算法实现上第09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Overfitting第16章Regulization第17章Regulazition和Dropout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RestrictedBoltzmannMachine第27章RestrictedBoltzmannMachine下第28章DeepBriefNetwork和Autoencoder机器学习深度神经网络学习基础一xa029课1.1课程介绍机器学习介绍上1.1课程介绍机器学习介绍下1.2深度学习介绍2基本概念3.1决策树算法3.2决策树应用4.1最邻近规则分类KNN算法4.2最邻近规则KNN分类应用5.1支持向量机(SVM)算法（上）5.1支持向量机(SVM)算法（上）应用5.1支持向量机SVM上5.1支持向量机SVM上应用6.2神经网络算法应用上6.3神经网络算法应用下7.1简单线忄生回归上7.2简单线忄生回归下7.3多元线忄生回归7.4多元线忄生回归应用7.5非线忄生回归LogisticRegression7.6非线忄生回归应用7.7回归中的相关度和决定系数7.8回归中的相关忄生和R平方值应用8.1Kmeans算法8.2Kmeans应用8.3Hierarchicalclustering层次聚类8.4Hierarchicalclustering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算法机器学习之深度神经网络深入研究20课(01)机器学习与相关数学初步(02)数理统计与参数估计(03)矩阵分析与应用(04)凸优化初步(05)回归分析与工程应用(06)特征工程(07)工作流程与模型调优(08)最大熵模型与EM算法(09)推荐系统与应用(10)聚类算法与应用(11)决策树随机森林和adaboost(12)SVM(13)贝叶斯方法(14)主题模型(15)贝叶斯推理采样与变分(16)人工神经网络(17)卷积神经网络(18)循环神经网络与LSTM(19)Caffe&TensorFlow&MxNet简介(20)贝叶斯网络和HMM(额外补充)词嵌入wordembedding深度神经网络算法之数学基础相关资料第01课_机器学习中的必修数学第02课_机器学习中的必修数学第03课_机器学习中的必修数学第04课_机器学习中的必修数学第05课_机器学习中的必修数学第06课_机器学习中的必修数学第07课_机器学习中的必修数学第08课_机器学习中的必修数学第09课_机器学习中的必修数学第10课_机器学习中的必修数学深度神经网络学习深入与强化一10课第1课机器学习中数学基础第2课高效计算基础与图像线忄生分类器第3课梯度下降法与反向传播第4课CNN与常用框架第5课CNN训练注意事项与框架使用第6课CNN推展案例第7课RNN介绍第8课RNN应用第9课更多的网络类型第10课更多框架深度学习-神经网络-Tensorflow教程Tensorflow1whyTensorflow2安装Tensorflow3例子1Tensorflow4处理结构Tensorflow5例子2Tensorflow6Session会话Tensorflow7变量Tensorflow8传入值Tensorflow9xa0激励函数Tensorflow10xa0添加层Tensorflow11建造神经网络Tensorflow12结果可视化Tensorflow13优化器Tensorflow14可视化好帮手1Tensorflow15可视化好帮手2Tensorflow16分类学习Tensorflow17dropout解决overfitting问题Tensorflow18CNN卷积神经网络1Tensorflow19CNN卷积神经网络2Tensorflow20CNN卷积神经网络3Tensorflow21保存读取Tensorflow22scope命名方式Tensorflow23Batchnormalization批标准化深度学习-神经网络-Tensorflow源码级技术分享集Tensorflow源码级技术分享【第1期】Tensorflow源码级技术分享【第2期】Tensorflow源码级技术分享【第3期】Tensorflow源码级技术分享【第4期】Tensorflow源码级技术分享【第5期】Tensorflow源码级技术分享【第6期】Tensorflow源码级技术分享【第7期】Tensorflow源码级技术分享【第8期】Tensorflow源码级技术分享【第9期】Tensorflow源码级技术分享【第10期】
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