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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學習深度學系列Python程序入門視頻教程

 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學習深度學系列視頻教程

(基礎(chǔ)1)Python程序入門視頻
課程Python介紹_壓縮
環(huán)境配置
配置Python環(huán)境
以及數(shù)據(jù)類型
字符串String和變量
數(shù)據(jù)類型2整型_字符串
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)列表
列表List元組tuple對比
元組
詞典
函數(shù)
函數(shù)
控制流
控制流
控制流
控制流
輸入輸出格式
文件輸入輸出
錯誤與異常
面向?qū)ο笠约把b飾器
圖形界面介紹
猜數(shù)字游戲
創(chuàng)建網(wǎng)頁
去重4.2控制流
重錄
 
(基礎(chǔ)2)機器學習深度學習基礎(chǔ)
課程介紹機器學習介紹上
課程介紹機器學習介紹下
深度學習介紹
基本概念
決策樹算法
決策樹應(yīng)用
最鄰近規(guī)則分類KNN算法
最鄰近規(guī)則KNN分類應(yīng)用
支持向量機(SVM)算法（上）
支持向量機(SVM)算法（上）應(yīng)用
支持向量機SVM上
支持向量機SVM上應(yīng)用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用上
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用下
簡單線性回歸上
簡單線性回歸下
多元線性回歸
多元線性回歸應(yīng)用
非線性回歸
非線性回歸應(yīng)用
回歸中的相關(guān)度和決定系數(shù)
回歸中的相關(guān)性和R平方值應(yīng)用
算法
應(yīng)用
層次聚類
層次聚類應(yīng)用
總結(jié)
支持向量機(SVM)算法(下)應(yīng)用
支持向量機(SVM)算法下
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN算法
 
(基礎(chǔ)3)機器學習深度學習基礎(chǔ)
第1章 基本概念清晰版
第2章 軟件包安裝和環(huán)境配置總述
第3章 環(huán)境配置分部詳解
第4章 環(huán)境配置分部詳解下
第5章 手寫數(shù)字識別
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及梯度下降算法
第7章 隨機梯度下降算法
第8章 梯度下降算法實現(xiàn)上
第9章 梯度下降算法實現(xiàn)下
第10章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字演示
第11章 Backpropagation算法上
第12章 Backpropagation算法下
第13章 Backpropagation算法實現(xiàn)
第14章 cross-entropy函數(shù)
第15章 Softmax和
第16章
第17章 Regulazition和
第18章 正態(tài)分布和初始化(修正版
第19章 提高版本的手寫數(shù)字識別實現(xiàn)
第20章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)hyper-parameters選擇
第21章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的難點
第22章 用ReL解決VanishingGradient問題
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法
第24章 ConvolutionNeuralNetwork實現(xiàn)上
第25章 ConvolutionNeuralNetwork實現(xiàn)下
第26章
第27章 Restricted Boltzmann Machine下
第28章 Deep Brief Network 和

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