phthon深度学习基础介绍-机器学习

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    发表于 2019-7-24 00:01:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
    phthon深度学习基础介绍-机器学习
    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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