深度神经网络算法深度学习视频教程

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课程名称:  深度神经网络算法深度学习视频教程

课程简介:    
深度神经网络算法深度学习视频教程
包含：
(基础1)Python程序入门视频

(基础2)机器学习深度学习基础

(基础3)机器学习深度学习基础
----------------------课程目录------------------------------

1.1_课程Python介绍_压缩.mp4
25.2M

1.2环境配置1.mp4
26.5M

1.3配置Python环境2.mp4
33.9M

2.1Package以及数据类型.mp4
22.7M

2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
25.8M

2.2_数据类型2整型_字符串.mp4
17.8M

3.1数据结构列表List.mp4
26.5M

3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
30.1M
3.2元组Tuple.mp4
16.5M
3.3词典Dictionary.mp4
26.5M
3.4函数function1.mp4
37.6M
3.4函数Function2.mp4
23.6M
4.1控制流1IfFor.mp4
27.5M
4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
14.3M
4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
27.3M
4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
17.2M
5.1输入输出格式IoConsole.mp4
6.4M
5.2文件输入输出FileIo.mp4
11.9M
6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4
22.5M
7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4
21.8M
8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4
11.8M
8.2猜数字游戏.mp4
9.1M
9创建网页.mp4
9.6M
去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
13.1M
重录3.4Function1.mp4
19.4M

1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
50.6M

1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
10M

1.2深度学习介绍.mp4
52.7M

2基本概念.mp4
56.9M

3.1决策树算法.mp4
54.3M

3.2决策树应用.mp4
72.4M

4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
38.8M

4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
57.5M

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
35.6M
5.1支持向量机SVM上应用.mp4
35M
6.2神经网络算法应用上.mp4
96M
6.3神经网络算法应用下.mp4
34.3M
7.1简单线性回归上.mp4
40.8M
7.2简单线性回归下.mp4
52.5M
7.3多元线性回归.mp4
42.2M
7.4多元线性回归应用.mp4
51.2M
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
30.3M
7.6非线性回归应用.mp4
56.6M
7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
38M
7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
43.1M
8.1Kmeans算法.mp4
35.4M
8.2Kmeans应用.mp4
61M
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
29.8M
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
62.5M
神经网络NN算法.mp4
77.5M
支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
55.2M
支持向量机(SVM)算法下.mp4
36.1M
总结.mp4
55.4M


第10章 神经网络手写数字演示.mp4
107.3M
第11章 Backpropagation算法上.mp4
66M
第12章 Backpropagation算法下.mp4
61.5M
第13章 Backpropagation算法实现.mp4
64.1M
第14章 cross-entropy函数.mp4
49.7M
第15章 Softmax和Overfitting.mp4
75.9M
第16章 Regulization.mp4
37.5M
第17章 Regulazition和Dropout.mp4
50.5M
第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
28.8M
第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
72.8M
第1章 基本概念清晰版.mp4
42.6M
第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
55M
第21章 深度神经网络中的难点.mp4
76.1M
第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
37M
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
64.7M
第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
51.7M
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
78.3M
第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
63.2M
第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
49.5M
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
47.4M
第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
80.2M
第3章 环境配置分部详解.mp4
77.1M
第4章 环境配置分部详解下.mp4
111.1M
第5章 手写数字识别.mp4
46.2M
第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
82.8M
第7章 随机梯度下降算法.mp4
20.6M
第8章 梯度下降算法实现上.mp4
50.2M
第9章 梯度下降算法实现下.mp4
69M

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第5章 手写数字识别.mp4
46.2M
第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
82.8M
第7章 随机梯度下降算法.mp4
20.6M
第8章 梯度下降算法实现上.mp4
50.2M
第9章 梯度下降算法实现下.mp4

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