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标题: ('打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程深度学习基础必备',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 [打印本页]

作者: admin 时间: 2021-5-28 04:17
标题: ('打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程深度学习基础必备',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

资源详情

===============课程目录===============
(1)视频；目录中文件数:30个
├─(1)1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
├─(2)1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
├─(3)1.2深度学习介绍.mp4
├─(4)2基本概念.mp4
├─(5)3.1决策树算法.mp4
├─(6)3.2决策树应用.mp4
├─(7)4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
├─(8)4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
├─(9)5.1支持向量机(SVM)算法（上）.html
├─(10)5.1支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
├─(11)5.1支持向量机SVM上.mp4
├─(12)5.1支持向量机SVM上应用.mp4
├─(13)6.2神经网络算法应用上.mp4
├─(14)6.3神经网络算法应用下.mp4
├─(15)7.1简单线忄生回归上.mp4
├─(16)7.2简单线忄生回归下.mp4
├─(17)7.3多元线忄生回归.mp4
├─(18)7.4多元线忄生回归应用.mp4
├─(19)7.5非线忄生回归LogisticRegression.mp4
├─(20)7.6非线忄生回归应用.mp4
├─(21)7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
├─(22)7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4
├─(23)8.1Kmeans算法.mp4
├─(24)8.2Kmeans应用.mp4
├─(25)8.3Hierarchicalclustering层次聚类.mp4
├─(26)8.4Hierarchicalclustering层次聚类应用.mp4
├─(27)总结.mp4
├─(28)支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
├─(29)支持向量机(SVM)算法下.mp4
├─(30)神经网络NN算法.mp4
(2)课件；目录中文件数:29个
├─(31)1.1课程介绍&机器学习介绍.html
├─(32)1.2深度学习(DeepLearning)介绍.html
├─(33)2基本概念(BasicConcepts).html
├─(34)3.1决策树(decisiontree)算法.html
├─(35)3.2决策树(decisiontree)应用.html
├─(36)4.1最邻近规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法.html
├─(37)4.2最邻近规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法应用.html
├─(38)5.1支持向量机(SVM)算法（上）.html
├─(39)5.1支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
├─(40)5.2支持向量机(SVM)算法（下）.html
├─(41)5.3支持向量机(SVM)算法（下）应用.html
├─(42)6.1神经网络算法(NerualNetworks)（上）.html
├─(43)6.2神经网络算法(NerualNetworks)应用(上）.html
├─(44)6.3神经网络算法(NerualNetworks)应用(下）.html
├─(45)7.1简单线忄生回归(SimpleLinearRegression)上.html
├─(46)7.1简单线忄生回归(SimpleLinearRegression)下.html
├─(47)7.3u3000多元回归分析(multipleregression).html
├─(48)7.4u3000多元回归分析(multipleregression)应用.html
├─(49)7.5非线忄生回归logisticregression.html
├─(50)7.6非线忄生回归应用：losgisticregressionapplication.html
├─(51)7.7回归中的相关度和R平方值.html
├─(52)7.8回归中的相关度和R平方值应用.html
├─(53)8.1聚类(Clustering)K-means算法.html
├─(54)8.2聚类(Clustering)K-means算法应用.html
├─(55)8.3聚类(Clustering)hierarchicalclustering层次聚类.html
├─(56)8.4聚类(Clustering)hierarchicalclustering层次聚类应用.html
├─(59)代码与素材.rar
(3)课件1.2深度学习(DeepLearning)介绍_files；目录中文件数:14个
(4)课件3.1决策树(decisiontree)算法_files；目录中文件数:10个
(5)课件3.2决策树(decisiontree)应用_files；目录中文件数:1个
(6)课件4.1最邻近规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法_files；目录中文件数:7个
(7)课件4.2最邻近规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法应用_files；目录中文件数:2个
(8)课件5.1支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个
(9)课件5.2支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个
(10)课件6.1神经网络算法(NerualNetworks)（上）_files；目录中文件数:16个
(11)课件6.2神经网络算法应用上；目录中文件数:1个
├─(145)6.2神经网络算法应用上.mp4
(12)课件6.3神经网络算法应用下；目录中文件数:1个
├─(146)6.3神经网络算法应用下.mp4
(13)课件7.1简单线忄生回归(SimpleLinearRegression)上_files；目录中文件数:8个
(14)课件7.1简单线忄生回归(SimpleLinearRegression)下_files；目录中文件数:7个
(15)课件7.3u3000多元回归分析(multipleregression)_files；目录中文件数:2个
(16)课件7.5非线忄生回归logisticregression_files；目录中文件数:18个
(17)课件7.7回归中的相关度和R平方值_files；目录中文件数:7个
(18)课件8.1聚类(Clustering)K-means算法_files；目录中文件数:16个
(19)课件8.3聚类(Clustering)hierarchicalclustering层次聚类_files；目录中文件数:1个

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