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    [LV.10]以坛为家III

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    Python程序入门视频1.1_课程Python介绍_压缩.mp41.2环境配置1.mp41.3配置Python环境2.mp42.1Package以及数据类型.mp42.2_Part2字符串String和变量Variable.mp42.2_数据类型2整型_字符串.mp43.1数据结构列表List.mp43.2_Part2列表List元组tuple对比.mp43.2元组Tuple.mp43.3词典Dictionary.mp43.4函数function1.mp43.4函数Function2.mp44.1控制流1IfFor.mp44.2控制流2WhileRangePart1.mp44.2控制流2WhileRangePart2.mp44.3控制流2BreakContinuePass.mp45.1输入输出格式IoConsole.mp45.2文件输入输出FileIo.mp46.1错误与异常ErrorsExceptions.mp47.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp48.1图形界面介绍GuiTkinter.mp48.2猜数字游戏.mp49创建网页.mp4去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4重录3.4Function1.mp4机器学习深度学习基础1.1课程介绍机器学习介绍上.mp41.1课程介绍机器学习介绍下.mp41.2深度学习介绍.mp42基本概念.mp43.1决策树算法.mp43.2决策树应用.mp44.1最邻近规则分类KNN算法.mp44.2最邻近规则KNN分类应用.mp45.1支持向量机(SVM)算法(上).html5.1支持向量机(SVM)算法(上)应用.html5.1支持向量机SVM上.mp45.1支持向量机SVM上应用.mp46.2神经网络算法应用上.mp46.3神经网络算法应用下.mp47.1简单线忄生回归上.mp47.2简单线忄生回归下.mp47.3多元线忄生回归.mp47.4多元线忄生回归应用.mp47.5非线忄生回归LogisticRegression.mp47.6非线忄生回归应用.mp47.7回归中的相关度和决定系数.mp47.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp48.1Kmeans算法.mp48.2Kmeans应用.mp48.3Hierarchicalclustering层次聚类.mp48.4Hierarchicalclustering层次聚类应用.mp4神经网络NN算法.mp4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4支持向量机(SVM)算法下.mp4总结.mp4机器学习深度学习基础第1章基本概念清晰版.mp4第2章软件包安装和环境配置总述.mp4第3章环境配置分部详解.mp4第4章环境配置分部详解下.mp4第5章手写数字识别.mp4第6章神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4第7章随机梯度下降算法.mp4第8章梯度下降算法实现上.mp4第9章梯度下降算法实现下.mp4第10章神经网络手写数字演示.mp4第11章Backpropagation算法上.mp4第12章Backpropagation算法下.mp4第13章Backpropagation算法实现.mp4第14章cross-entropy函数.mp4第15章Softmax和Overfitting.mp4第16章Regulization.mp4第17章Regulazition和Dropout.mp4第18章正态分布和初始化(修正版).mp4第19章提高版本的手写数字识别实现.mp4第20章神经网络参数hyper-parameters选择.mp4第21章深度神经网络中的难点.mp4第22章用ReL解决VanishingGradient问题.mp4第23章ConvolutionNerualNetwork算法.mp4第24章ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4第25章ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4第26章RestrictedBoltzmannMachine.mp4第27章RestrictedBoltzmannMachine下.mp4第28章DeepBriefNetwork和Autoencoder.mp4




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