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===============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)7.3　多元回归分析(multipleregression).html
├─(48)7.4　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
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├─(58)HierachecalClustering.png
├─(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
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(4)\\课件\\3.1决策树(decisiontree)算法_files；目录中文件数:10个
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(5)\\课件\\3.2决策树(decisiontree)应用_files；目录中文件数:1个
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(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
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(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
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(8)\\课件\\5.1支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个
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(9)\\课件\\5.2支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个
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(10)\\课件\\6.1神经网络算法(NerualNetworks)（上）_files；目录中文件数:16个
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(11)\\课件\\6.2神经网络算法应用上；目录中文件数:1个
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(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
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(14)\\课件\\7.1简单线忄生回归(SimpleLinearRegression)下_files；目录中文件数:7个
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(15)\\课件\\7.3　多元回归分析(multipleregression)_files；目录中文件数:2个
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(16)\\课件\\7.5非线忄生回归logisticregression_files；目录中文件数:18个
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(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
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(18)\\课件\\8.1聚类(Clustering)K-means算法_files；目录中文件数:16个
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(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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