|
|
深度学习基础介绍-机器学习4 J5 o2 }& u2 z; r% A4 _8 ^
* F2 X1 i7 \" ^% c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。
. X) t o6 ^# B
0 D& ^, [( T$ g+ p课程目录：3 _7 ` `/ c. L5 u. P
. C+ V' L; i; g; K9 a& R; K
1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4% m+ w" |# c: `, \, Z
1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
2 L: h6 w, ~+ |/ i1.2深度学习介绍.mp4
) `6 R# h; ^7 [0 e# {2基本概念.mp4# e" ~7 L* B, }/ P2 t0 Y- }
3.1决策树算法.mp4
0 S$ _) B0 f/ B0 c: u3.2决策树应用.mp4 P7 [! ]5 U# M4 h
4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
; M% G1 @+ {/ \4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
: @! \ t' Z6 ^5.1支持向量机SVM上.mp4- s; c& M" y' A! t! i5 {* p
5.1支持向量机SVM上应用.mp4$ F8 `! V) _- b/ Q9 e! d, n
6.2神经网络算法应用上.mp4
, d. K' I4 `3 M" m1 J6.3神经网络算法应用下.mp4
- l5 c4 N, M! c! d+ o7.1简单线性回归上.mp4$ O% |9 ]8 m! j! A
7.2简单线性回归下.mp4& O2 T# `+ w D
7.3多元线性回归.mp46 w3 I8 M5 y" H* k, } R# \
7.4多元线性回归应用.mp45 P3 |+ K# I0 E( {
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 _. w3 v! P' H* B. s
7.6非线性回归应用.mp4
1 o: m* Y) R: J) G: x7.7回归中的相关度和决定系数.mp4' C: Z; T% q( [5 e. Q) t
7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp43 r8 W0 b# H8 F2 {& n$ y3 Q! Z) Q
8.1Kmeans算法.mp4
. D0 X9 N9 N. @- _; b' I8 p4 j" |8.2Kmeans应用.mp43 }' q ]1 |8 r9 N4 d" ]" T# n$ t7 R
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.m...5 k7 H+ ]# v5 e/ `
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应...
1 e# K7 B3 E+ U2 \# C# W5 ^0 M9.神经网络NN算法.mp49 s9 ]- k Q2 E2 c6 \$ i9 X
10.支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4( L6 Z w6 k1 L* M
11.支持向量机(SVM)算法下.mp4& s! I* W& N1 t4 |
总结.mp4/ v, K" W$ M0 P; ` }3 n
) T% g/ p' i# o# v
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见% }% _ A; I) _3 }* j
) N% @2 D9 D7 Y( g
! O; h- ?4 P: F) Q
o6 \6 _1 {* p2 h4 |. } M+ ]本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-27 07:42:02
