课程称号: 深度神经收集算法深度进修视频教程 课程简介: 深度神经收集算法深度进修视频教程 包括: (根本1)Python法式入门视频 (根本2)机械进修深度进修根本 (根本3)机械进修深度进修根本 ----------------------课程目录------------------------------ 1.1_课程Python先容_紧缩.mp4 25.2M ? 1.2情况设置1.mp4 26.5M ? 1.3设置Python情况2.mp4 33.9M ? 2.1Package以及数据范例.mp4 22.7M ? 2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4 25.8M ? 2.2_数据范例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对照.mp4 30.1M 3.2元组Tuple.mp4 16.5M 3.3辞书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毛病与异常ErrorsExceptions.mp4 22.5M 7.1面向工具以及装潢器OoDecorators.mp4 21.8M 8.1图形界面先容GuiTkinter.mp4 11.8M 8.2猜数字游戏.mp4 9.1M 9建立网页.mp4 9.6M 去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4 13.1M 重录3.4Function1.mp4 19.4M 1.1课程先容机械进修先容上.mp4 50.6M ? 1.1课程先容机械进修先容下.mp4 10M ? 1.2深度进修先容.mp4 52.7M ? 2根基概念.mp4 56.9M ? 3.1决议树算法.mp4 54.3M ? 3.2决议树利用.mp4 72.4M ? 4.1最邻近法则分类KNN算法.mp4 38.8M ? 4.2最邻近法则KNN分类利用.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)利用.html 4KB ? 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.6M 5.1支持向量机SVM上利用.mp4 35M 6.2神经收集算法利用上.mp4 96M 6.3神经收集算法利用下.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多元线性回归利用.mp4 51.2M 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.3M 7.6非线性回归利用.mp4 56.6M 7.7回归中的相关度和决议系数.mp4 38M 7.8回归中的相关性和R平方值利用.mp4 43.1M 8.1Kmeans算法.mp4 35.4M 8.2Kmeans利用.mp4 61M 8.3Hierarchical clustering 条理聚类.mp4 29.8M 8.4Hierarchical clustering 条理聚类利用.mp4 62.5M 神经收集NN算法.mp4 77.5M 支持向量机(SVM)算法(下)利用.mp4 55.2M 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1M 总结.mp4 55.4M 第10章 神经收集手写数字演示.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 正态散布和初始化(批改版).mp4 28.8M 第19章 进步版本的手写数字识别实现.mp4 72.8M 第1章 根基概念清楚版.mp4 42.6M 第20章 神经收集参数hyper-parameters挑选.mp4 55M 第21章 深度神经收集合的难点.mp4 76.1M 第22章 用ReL处理VanishingGradient题目.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 软件包安装和情况设置总述.mp4 80.2M 第3章 情况设置分部详解.mp4 77.1M 第4章 情况设置分部详解下.mp4 111.1M 第5章 手写数字识别.mp4 46.2M 第6章 神经收集根基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 下载地址: |
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