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java视频教程详情描述：
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课程目录：
2 t( F6 O% y3 {8 O3 d( X( P3 J3 i L$ A& E7 g" J
深度学习基础介绍机器学习- y6 ]$ v% x5 w g# a3 O8 S
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4+ j4 c3 Q4 K+ C) ~; W+ @
2 课程介绍机器学习介绍下.mp4' K- G; }" E. Q+ G5 o
3 深度学习介绍.mp4
) n _; T0 S1 ~( h0 T C! p4 基本概念.mp47 K% [; t& [( v9 y4 k" u
5 决策树算法.mp4& |: @; r- \: i$ E* t3 x
6 决策树应用.mp42 n1 O1 ^6 `4 i$ u/ m0 q
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4/ l* `3 R8 Q2 o& o
8 最邻近规则KNN分类应用.mp46 D. ]3 i5 @' i$ I5 ]: ^
9 支持向量机SVM上.mp4
8 S4 a T) z- X( }10 支持向量机SVM上应用.mp4" {8 C) n+ U0 L: Q M
11 神经网络算法应用上.mp4
1 H+ n! g+ y ^7 x12 神经网络算法应用下.mp4; s7 h4 l0 g. d. G8 ~. C
13 简单线性回归上.mp4
! {9 v% G- n$ |6 G/ h2 [" t: E14 简单线性回归下.mp4- t. n, ?. r! q0 _% n
15 多元线性回归.mp4, ?+ ]$ O3 @5 H: |- k$ |, C6 I
16 多元线性回归应用.mp4
& L) H R) u X0 }% i17 非线性回归 Logistic Regression.mp45 A4 ~# I' k( e6 @. q
18 非线性回归应用.mp4
! e. x4 N4 U: o. ?% s7 g. j$ `19 神经网络NN算法.mp4
1 N5 ?7 K9 i1 k2 f n; K20 支持向量机SVM算法下应用.mp4: c9 _$ g6 U& n; N5 j9 b; b
21 支持向量机SVM算法下.mp4
) V0 `% u3 h+ Z( p22 回归中的相关度和决定系数.mp44 p6 O0 k" X5 |# j) w) a$ R8 r8 U
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp49 l6 T/ w6 O9 R3 T B! t
24 Kmeans算法.mp4
7 A5 u9 O& T% K4 ]8 {* P25 Kmeans应用.mp4
% N0 k; ?3 |3 c0 |; Y26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4$ V; H) W0 ~' t2 c9 B! {4 }' X' S
27 总结.mp4' n- v# Z% o' v+ n: f
$ J3 {3 C* c2 {* P% u5 w3 {
深度学习进阶：算法与应用4 ^0 Y1 v! C; H" D( p
01 基本概念清晰版.mp4
$ d+ ^, O$ l$ W: x: ~9 u02 软件包安装和环境配置总述.mp4
+ q5 q4 B5 ~+ w7 V7 Z2 `03 环境配置分部详解.mp44 {1 x! I/ w/ b6 M3 N
04 环境配置分部详解下.mp4( E+ n/ C. }* I* }& P& X r
05 手写数字识别.mp43 ?4 E6 l! F) i! h
06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4' d1 F9 g+ h T
07 随机梯度下降算法.mp4
1 R9 m5 x6 g& D8 \ q08 梯度下降算法实现上.mp49 Z# C+ G" o& q# F
09 梯度下降算法实现下.mp46 M* U1 ^; L# W) Y& G* l
10 神经网络手写数字演示.mp4
0 k/ X5 F$ `2 s) n# Z0 r11 Backpropagation算法上.mp4
! |9 H' P2 ]1 R* _, O1 l, p12 Backpropagation算法下.mp4
, x: B4 Q9 n5 G13 Backpropagation算法实现.mp4
' W! }/ v2 w$ r, m+ ?- |14 cross entropy函数.mp43 v0 S) x4 u% f) Y+ ~. b
15 Softmax和Overfitting.mp4
' x6 _, z9 G* l# X16 Regulization.mp4# m: a, {0 o; h$ C- j( ~/ \8 r G
17 Regulazition和Dropout.mp4 L8 B7 Y( R' i' C7 s2 Z# v; x
18 正态分布和初始化修正版.mp4
7 P6 ?8 l6 S! p: w' J19 提高版本的手写数字识别实现.mp4
# m" }; |. E. Z6 }: Z1 o20 神经网络参数hyper parameters选择.mp4
0 O* P( ^7 c8 h7 q4 L) r i$ z21 深度神经网络中的难点.mp43 e: J( X1 m: ^) ]4 M3 K* N
22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
5 A0 o0 M& [# D6 G' C9 c; v23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4, d, f* j1 V1 F/ q; ~9 }
24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp41 f8 r( v# h0 I* Q
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
9 M: b7 z0 W$ O2 |26 Restricted Boltzmann Machine.mp4
& L7 b5 A, C" C; L, f- T27 Restricted Boltzmann Machine下.mp49 E6 Y4 ]( W/ f4 x) [
/ w! g7 y4 ^! e* F7 c( P1 c$ R0 f" g
3 x/ V' _: s4 |3 v% U
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发表于 2017-10-26 16:53:24
发表于 2018-4-27 14:23:31
