phthon深度学习基础介绍-机器学习

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phthon深度学习基础介绍-机器学习

〖课程介绍〗:

本课作为深度学习系列课程的第一阶段，介绍机器学习的基本概念，原理，以及常用算法（如决策树，支持向量机，神经网络算法等）。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理，并会使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理，分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础，同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。

〖课程目录〗:
       1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4     50.56MB
│      1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4     9.95MB
│      1.2深度学习介绍.mp4     52.68MB
│      2基本概念.mp4     56.92MB
│      3.1决策树算法.mp4     54.25MB
│      3.2决策树应用.mp4     72.42MB
│      4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4     38.85MB
│      4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4     57.47MB
│      5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html     12KB
│      5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html     4KB
│      5.1支持向量机SVM上.mp4     35.56MB
│      5.1支持向量机SVM上应用.mp4     34.97MB
│      6.2神经网络算法应用上.mp4     95.96MB
│      6.3神经网络算法应用下.mp4     34.25MB
│      7.1简单线性回归上.mp4     40.76MB
│      7.2简单线性回归下.mp4     52.49MB
│      7.3多元线性回归.mp4     42.22MB
│      7.4多元线性回归应用.mp4     51.17MB
│      7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4     30.34MB
│      7.6非线性回归应用.mp4     56.58MB
│      7.7回归中的相关度和决定系数.mp4     38.05MB
│      7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4     43.12MB
│      8.1Kmeans算法.mp4     35.43MB
│      8.2Kmeans应用.mp4     61MB
│      8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4     29.82MB
│      8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4     62.52MB
│      总结.mp4     55.39MB
│      支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4     55.15MB
│      支持向量机(SVM)算法下.mp4     36.1MB
│      神经网络NN算法.mp4     77.51MB      

〖视频截图〗:

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