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(基础1)Python程序入门视频
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(基础2)机器学习深度学习基础
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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
简单线忄生回归上
简单线忄生回归下
多元线忄生回归
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非线忄生回归应用
回归中的相关度和决定系数
回归中的相关忄生和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RestrictedBoltzmannMachine下
第28章DeepBriefNetwork

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