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课程目录：
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6 u0 s# |: H# t* f深度学习基础介绍机器学习! s# k. G$ D; u, `8 n1 f/ }
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4. A0 {# k U; g. A
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4; w0 y7 p' R$ G0 ^
3 深度学习介绍.mp46 e- L, h' ^0 _, s: H% H2 W" F
4 基本概念.mp48 Y2 h/ o6 |* D' o
5 决策树算法.mp4
, a/ p5 w& _: D0 Q3 c8 R, C$ M6 决策树应用.mp4% v5 a0 D5 p' W$ y r& V7 d
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4) c) n5 g6 i' ~; W
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15 多元线性回归.mp49 \' x. V: e: |
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4 f5 }# R+ B9 D7 }17 非线性回归 Logistic Regression.mp4& V* q4 V9 c6 ?
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22 回归中的相关度和决定系数.mp4( U4 u0 b0 B( z* U& g& J
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4
- E! P3 X& p8 e6 j5 l3 Y0 I24 Kmeans算法.mp4
2 D, G A, v9 G. D25 Kmeans应用.mp4
" I. c& ~& }2 [2 w3 f26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
j0 Y+ X4 ~$ S' ^8 U6 Z9 s27 总结.mp4
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深度学习进阶：算法与应用
& e) W4 F1 Y/ f* E01 基本概念清晰版.mp4
8 l u4 Z& E9 ?- O# K4 O5 O' P02 软件包安装和环境配置总述.mp4# R# R; k' W, w! `+ g8 r2 @' [
03 环境配置分部详解.mp4( q/ H1 W) Y1 t; H W$ u+ H
04 环境配置分部详解下.mp4
- P+ ?3 j" |" `9 F4 k05 手写数字识别.mp4
* }: j& m+ M" F) X# _# [06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4# L4 r7 D% s) B' H
07 随机梯度下降算法.mp4; g+ \0 f; g% g ^
08 梯度下降算法实现上.mp4
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( E7 N1 e" j/ A* l0 A& _) ]* u10 神经网络手写数字演示.mp4
1 C: h) K& M2 c J' P; W J11 Backpropagation算法上.mp4
# ^8 g' R9 X1 w' [0 ^12 Backpropagation算法下.mp4
& E! e R9 [( ]13 Backpropagation算法实现.mp4
0 W0 J/ N% p6 j14 cross entropy函数.mp4
4 F/ D9 P, K2 {# P15 Softmax和Overfitting.mp43 e0 ^& {4 P; F
16 Regulization.mp49 n: i* }. n5 m: u3 C8 T
17 Regulazition和Dropout.mp4
$ Z: s3 T" S4 B# S, G18 正态分布和初始化修正版.mp4/ n% ?0 Q1 w5 H# m
19 提高版本的手写数字识别实现.mp4
* j4 o' @ o+ i9 j20 神经网络参数hyper parameters选择.mp49 K$ j0 \$ V$ i8 s
21 深度神经网络中的难点.mp4+ Z( x4 r/ B2 r9 O9 x
22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4/ K3 T. H# }$ u1 ^" k
23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4. u5 R, p) s3 [* O. v& L
24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp40 D- x" @# J5 L7 B
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp44 g- B2 g1 Q8 d) b \8 t
26 Restricted Boltzmann Machine.mp4, W# w3 g) U8 u1 R+ s' C
27 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 g$ r5 W1 c- |: Q( u y+ H& p
5 A% ?! \# W+ H! i$ x! P6 X# }+ c+ Y4 t4 k+ _9 ~6 \0 U" u) I
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发表于 2017-10-26 16:53:24
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