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. r, q/ W6 U7 l4 t/ _% [+ a
, d/ I* k8 O4 h$ y' g课程目录 ' z" r: D% f3 L0 z% m& `
│ 4 y8 F6 |0 v# ]# `
├─视频
- K5 q& G9 R% u1 F│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB
0 X* r5 q& S! O0 Q: P# ^│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB
% f/ @# p% i; ` y│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB% x, m7 w' b! v- e4 q- z
│ 2基本概念.mp4 56.92MB
- O. h. T& s( E5 _ k* a/ w│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB6 l9 Z' f S7 h' I1 |
│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB
3 I X' f+ q7 X6 u7 A│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB3 ]; F" t9 ~7 U! R! v& A6 a9 V& Z
│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB, e2 R$ D- ~1 N/ A; }6 K
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB8 t0 h& S3 `( m. `
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB
) }% m- E N I. ~8 I│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB3 n! ]' B# r# t- [/ {# c
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB
e7 o% x r& q* N│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
* }- `- p9 j3 D7 T8 r/ Z8 D$ |7 |│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
9 x* \3 ?) J0 ]7 W" K│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB' A' |: ~4 L+ A) M' h+ n1 e
│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB
" |; Y! `" C; u5 B3 D) A7 ^; d│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB
- b6 V/ P) b5 W│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB
3 ?$ |5 x, E" ~3 J│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB3 ^5 c3 h+ ^6 S2 u0 N
│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB' q! Q! D% a3 c5 k6 o' h8 @
│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB' j! \0 X! |- C7 y$ }) U" e) S- _
│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB
+ H' Q. W, o5 m/ i│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB7 K1 t4 ^! H; v2 j9 [9 c
│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB
' R7 i" U- M1 O6 F: |+ K1 `│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB1 D5 T2 ]/ H6 @5 [: E
│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB; V2 W2 K5 {$ g
│ 总结.mp4 55.39MB
# j3 B5 M; x( K& f│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB2 x7 c- ^" q2 k$ G3 Z7 w9 o% j
│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB, _, O5 D3 ~) z) m, V6 x) z/ C. c
│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB
+ ^# {: n+ S. x; n0 L│
S9 K: T4 H X" u- u: I└─课件* e8 m9 I) T- B
│ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB. T- {6 q0 g L- L
│ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB# |! x" [( D& B5 ?/ |
│ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB
+ C* Z* }% \7 L+ I7 ?- ` │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB4 u8 L3 ~! l( h( \4 h$ L
│ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB
& S$ F! o- _. U6 N' S) ]- I │ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB
+ O; W) `8 ?9 D: k │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB! z2 |9 R2 M5 m2 E2 `9 N
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
0 j. r/ ~4 B) N$ k │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB
% V0 |- F' A2 E- k │ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 11KB8 X4 E- f, T: Y0 ~$ v% p1 }: Z* |
│ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 7KB! B3 ~+ W* J0 @! p' S/ }
│ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 9KB- F, `; V/ Y; U: g5 u+ J
│ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 5KB8 |' A7 k I* c. u+ i; n5 c" P
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 3KB
1 d" ~: j' |! f. y' K p8 S4 _ | │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB& W3 x8 Z& v8 U/ ?. U& O x/ K+ v$ Q
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB
8 Z+ d7 d( h8 c8 K8 [3 `. w7 v │ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB* U! |" F! ~6 X, n
│ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB% H* B }# \5 h& M% x! }4 C; s
│ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
$ z4 Y% T- X0 t' ^7 Y( e: x2 _3 U │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2KB
7 f$ \0 ~4 `. u( ? │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB
. l, V }" ]* B5 K- D" X1 N* ?; R │ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB# U: }+ M4 R! k
│ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB
. x# r' y+ s0 E- v" w2 l │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB
6 e" ~/ h: C* p; ~* { │ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB2 a! R: N/ @3 \! @+ e
│ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB
. y% J1 v' `, X │ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB" v4 V& s, B5 b
│ HierachecalClustering.png 9KB
@9 T, c% j+ X/ v' E; l! V' j │
& Q/ @" ~6 ?8 f ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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) x" H8 m: a5 |' @& B+ a │ 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg 95KB
) v1 m* G9 {2 J) {$ ?2 H& l, D │ 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66KB
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0 @4 G# i2 R) s3 _$ ~9 | ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files+ B1 j% g) D/ b/ _. K9 E
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% d! i( C3 T% m9 K }7 S4 ~+ y │ Image.png 12KB
) |) F9 U% }+ v9 r │ [- g1 d6 U' k% A, [
├─3.2 决策树(decision tree)应用_files& D; l% \' n. @/ E+ L
│ Image.png 20KB
: Q0 l8 C9 _% D$ F' S │ $ ]5 ?6 k E4 r O" [& g/ n1 `: A
├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
2 w8 s- {! ~9 b( e, A' f │ Image [1].png 9KB3 r4 o: L. R0 N, Y9 B: V
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7 [/ n1 D0 b% k │ Image.png 12KB
3 X4 j8 i/ W+ p" W │ images.jpg 6KB0 X" e5 [- \" _" P
│ imgres.png 2KB
. R3 y" q! d8 v! v. _4 p │
- T+ G% L! T" n) y+ t ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
; H- F8 Q+ Z+ i │ kahi2.jpg 42KB
' j0 Y" A" K6 ^; E# @7 s% A │ Virginia_Iris.png 66KB$ q' z1 W w$ d$ a* G
│ . S& _" ?8 T6 c6 C$ K* E+ u- b
├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files) F1 _# K( Z ~4 n0 |3 e/ ]
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6 Q9 Q/ K) k' n- o │ Image [6].png 2KB
# F* J4 F) z9 w8 A │ Image [7].png 2KB
& f" l, S5 G; Z% `& H6 o │ Image [8].png 3KB
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│ ! ^7 B# c0 p9 {
├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files# v' j$ V5 w* V& X A
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. F; v2 a( G* [! h; Y& A+ C │ Image [2].png 1KB3 `7 U) |3 P7 p: ~
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: z) k0 n! m7 b) R6 V- K │ , Q. W7 _ `" g, w% I0 |( l$ L6 y
├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files
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, \1 W( S# c! _' ]0 b │ Image [1].png 12KB9 w5 y2 ?9 G) E) M- w% O
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( D- m/ s' v' k0 n2 T │ 9 G* l& C3 r# r' q, {/ o
├─6.2神经网络算法应用上
. i; @' X" K$ Z, i9 S5 C+ B8 Q │ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB* G7 \2 g. R z$ l3 d0 p3 Q
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" K' i5 B7 \4 }' l ├─6.3神经网络算法应用下1 j: z G! [# X. Y
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB+ o4 M+ R/ X4 ?/ U
│ / D) A* p. R# z0 ^. H2 |% d
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* @* r+ R, s2 d2 w' k ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files8 l' C9 L( j: V7 _* z8 H7 h0 X; \
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' D; S* H& e0 X6 x* Q │ Image [6].png 13KB
) T& b" `2 v5 l6 o, p# U, } │ Image.png 18KB; R; ?) I) O6 X- G
│ $ f( m" ]& A4 D( `- _
├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
3 `* @( o+ n! [! d8 n8 q! E │ Image [1].png 1KB
4 L8 O$ O/ F" N& J' P7 H │ Image.png 74KB+ e) X$ U: O$ l% ]7 f! b8 `* E
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# e! ~$ j" e. b2 O │
l5 S# B: G$ I: ?5 R2 | ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files6 A* S5 y: U, i1 _5 v
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8 ]: L# F$ ]+ F ^5 e% A8 \ └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
) W& P" ~3 W- I% _ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png 4KB8 S w( _/ k* g+ L$ s0 d
( h& S4 O5 S$ F3 d& r2 }
/ @$ s2 S/ W/ v; i- r) f& m
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! D; ?) ^/ M5 q! g4 f
% f* T7 g3 t( T4 w1 ^5 {2 U% y4 ]8 q1 Q, u
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发表于 2017-11-16 00:30:02
发表于 2017-11-16 08:28:22
