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java视频教程名称：（2017年）最新深度学习与机器学习视频 java视频教程
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A053《（2017年）最新深度学习与机器学习》
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课程目录：- n K4 R$ h( n$ v
9 O7 r* f. j9 h3 Z4 c深度学习基础介绍机器学习
. q; |5 _- X0 Z; h4 v) p1 课程介绍机器学习介绍上.mp4, F# v1 g* i1 |( R! k) M: Z$ u7 b
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4
- Z" N4 ^* D% e( Z. a$ o" j1 n3 深度学习介绍.mp43 d9 R8 |$ M' q z$ R
4 基本概念.mp45 g, y! B d, E! K) z; J6 {3 f4 K1 f
5 决策树算法.mp4$ W) m( i9 @6 Q
6 决策树应用.mp46 q' T/ l! a: K2 K5 d) u* [
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4
5 d9 t1 a M5 F5 d8 最邻近规则KNN分类应用.mp40 X4 ]- t! H9 N' o& V; f; h" |9 J! s
9 支持向量机SVM上.mp4# u' S# o1 G: m5 V$ B% Q0 ^( R
10 支持向量机SVM上应用.mp43 C8 O( V. p8 R! b7 I7 a/ I
11 神经网络算法应用上.mp4+ t+ n% {+ t& c- a
12 神经网络算法应用下.mp4
3 W; r1 M& W7 g# C# R13 简单线性回归上.mp4
( [7 V( R$ I3 g h4 r14 简单线性回归下.mp4
* o7 j f* |& z) @15 多元线性回归.mp49 S, [3 i3 \9 m0 }% p$ z# C) A
16 多元线性回归应用.mp4
- a/ w$ E/ c( {4 Y2 B* c17 非线性回归 Logistic Regression.mp4" q/ x! I( ^% ?! R, k
18 非线性回归应用.mp4
4 k) }. l2 b* k I19 神经网络NN算法.mp4
6 q r$ W% a9 U* q$ ~$ v20 支持向量机SVM算法下应用.mp4
( ^+ a& W" g6 |( m8 F+ h( B! q21 支持向量机SVM算法下.mp4
- Y% A" m* i! N) V2 Y22 回归中的相关度和决定系数.mp4
3 ^$ w7 ]# r5 C2 d2 n23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4. |2 a9 I2 p4 j( M2 \9 \
24 Kmeans算法.mp4
$ U8 {3 y% ~8 m25 Kmeans应用.mp4' b1 |# [' S1 M8 O) R$ k
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp48 Z* g) W7 o- W
27 总结.mp4
* |7 A& {2 z5 C* c; ^ b: S0 D
7 \8 l9 B" t0 I) }+ Z" O深度学习进阶：算法与应用
" c8 P0 \1 R( \! b01 基本概念清晰版.mp4
( l; A3 Z v8 {$ k4 f1 J: ? c. r& C02 软件包安装和环境配置总述.mp49 y- t1 c* D( c z* \; q
03 环境配置分部详解.mp48 P3 B; `/ z; [# T! M4 J
04 环境配置分部详解下.mp4/ ^: ~" D! c9 G) d1 p& t
05 手写数字识别.mp4
; @# ~ i- N5 E! K* v& m7 I06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
7 I8 |; c7 E4 C07 随机梯度下降算法.mp4: I( O% ^# `5 n" L. V6 h# P
08 梯度下降算法实现上.mp4
) b% A0 y- S! L2 Q$ S! Y09 梯度下降算法实现下.mp4
* n+ s! \7 N) x+ X4 {. \) r10 神经网络手写数字演示.mp46 m3 `& N+ b# K: M* D( S: I2 R
11 Backpropagation算法上.mp4
5 I+ a& F9 \* X# {12 Backpropagation算法下.mp4$ P( R( ?2 J- {7 J- _6 C- o
13 Backpropagation算法实现.mp4
; Z4 M2 A8 d7 Y14 cross entropy函数.mp4
. i- E3 {2 _1 k; ]5 b4 K3 v1 v15 Softmax和Overfitting.mp4
o( e; \$ _4 \! {. S16 Regulization.mp4- h6 q8 M" I2 I! \, \/ ?: s
17 Regulazition和Dropout.mp42 L* Y6 E( X( \
18 正态分布和初始化修正版.mp4+ R8 a$ S- g1 N
19 提高版本的手写数字识别实现.mp4. G8 a: {1 p" y
20 神经网络参数hyper parameters选择.mp4* [/ H- s, \3 L0 [6 e' N- q" ^" f: K
21 深度神经网络中的难点.mp4
- M- f( ]7 @2 t) m22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
. w4 n+ s8 M# i& n; N7 @% r23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4) {7 ^0 }( |- n, K# N. {
24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4* X) r( o% }5 y
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
9 l4 B, l) j0 W26 Restricted Boltzmann Machine.mp45 B! b) W+ r& s
27 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
J1 L* B. E# j6 V9 @0 d9 X! u$ _# k
, Z$ X+ _, e! D5 X* l# ^+ i' q# y& l/ ~& V1 U2 k
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发表于 2017-10-26 16:53:24
发表于 2018-4-27 14:23:31
