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1 i+ @3 [4 n5 n. o
@- l( W. h' [+ L* b( }# ]3 ~7 g) [课程目录
( j: s0 V0 J: a" a! y' @│ 0 I2 N! |7 E% a
├─视频' e+ o. c O6 n
│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB0 X2 |+ J- w$ I/ G( w" B# X1 o: k' R
│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB9 L6 Q; R& q( C
│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB1 o# S1 {% U6 Y3 i9 h! [! o* P3 L
│ 2基本概念.mp4 56.92MB
1 U8 R. m m9 K$ e- U│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB
6 U; A+ a! }" ~) m2 N│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB
( ]6 ?& Z' C( @" e│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB
" R9 \+ u! j: _ F) Q│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB
/ E# h9 `6 i- w+ o. b│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
* O6 L. K8 n/ n Q. h│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB7 g9 k# X. S: ?4 E+ V( Q! B/ u
│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB, A X6 O# z8 c6 k- k" s* Z5 h6 Q
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB4 k# m, s( w4 G# w# P: G. f1 X( ]
│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
& ]4 d% ^* u. ]* Z- I│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB! p) ] U) @$ R. H6 \; F* C0 b# s X
│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB+ |/ \) J* ^, p; G* z3 c
│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB
; e3 I* t m, S5 j│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB
0 U6 X( F0 H5 Q4 V9 I' B' x% K' B│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB" ~3 P" p' p7 k# t6 i% K
│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB1 N1 D, X$ t" C9 i4 Q' A
│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB
; m `* S) l0 q7 u$ F: n│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB+ b; Q6 ?+ L( A! c+ ?
│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB
7 Q& v" |) q& Y: m7 p# s│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB
- \1 `9 U# |- e2 ?2 R8 G│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB6 g, K- [1 W8 o& H4 H
│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB% `7 A# M" z7 [
│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB; A6 F- J8 k n% s6 g9 l1 s/ U/ k
│ 总结.mp4 55.39MB
( t& Q7 r$ F2 H3 {/ u│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB
0 }& B' d' h) p│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
7 h$ t. F1 e4 d$ v│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB
; Y0 Q5 Y" A5 V: H. R│
! H$ S( ]* e2 x. t- Z3 x. N @└─课件
- [9 c `+ \- f O! G │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB
% D% K! m' h9 r, V3 [ │ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB
4 Y9 _; ]) }: Y. Y: J* n( ^ │ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB
) M- B4 ^$ e! W& @ │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB
- x3 M' @* z4 a# X │ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB K4 O* T% b: M' n
│ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB
8 X. t# M# ?3 m9 ?' L2 ^ │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB
, P, f# Z1 m% j5 J! B5 f; S; O( x │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB) K6 o' Z# ?; p, U; b9 S
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB# g8 F2 D* x- w4 v
│ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 11KB
: J" G1 ?& n8 |2 p2 q │ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 7KB1 g+ D' C+ `( O0 L* z6 x% B
│ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 9KB
! g% X: b4 n& u │ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 5KB2 O/ @& O# O5 l7 y
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 3KB
h7 a8 \% g+ { │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB: J- L# m: W- N. @9 Z+ m
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB' R5 k2 z; I( ?1 o
│ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB) d- ^; r- Q- T9 f/ N
│ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB
* x, y& M6 P: {. Z$ f │ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
2 J) t/ q% W+ E! W U! g │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2KB
; h6 v' L* W: r5 E │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB8 [5 x4 R: {. Y8 h6 U. z- m* q
│ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB
' P" l- A8 v7 _1 y X4 d& S │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB
; n" j* ^& @/ C' B. @ │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB8 z& G: m- i7 W& G
│ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB' k E F' C6 R7 v% a) m
│ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB3 O+ x! A# u" Z% t
│ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB
q7 v5 O7 j. g0 R# d │ HierachecalClustering.png 9KB
7 H7 a) w1 Z1 _0 m' O& H │
; Y {* _4 }* m2 f3 r. T ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files; _) d# t' f, `6 f
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% N1 F+ w4 J7 B │ imgres [2].jpg 12KB
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│ science-journal.gif 74KB
7 F1 \0 T* P2 J2 o1 n3 y3 e │
# v9 D3 C$ [6 F7 _9 ?" q ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
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│ Image.png 12KB
# m7 X8 Z. \2 l* \$ R# o4 E │ $ }* m9 e5 q, N2 \
├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
6 y; A0 S$ v2 } │ Image.png 20KB
4 P! c0 [$ G( Y( m: I; Q │
- g( m9 @- f7 e ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files4 B4 z) g4 i8 R/ n- [$ K
│ Image [1].png 9KB
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5 S k& g j, `: Q5 V! g │ 5 i4 V* |8 ^9 B& F( a- ?
├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
2 D" |0 V5 _ @ │ kahi2.jpg 42KB
" o M6 e7 g" y7 W5 a" \ │ Virginia_Iris.png 66KB0 G. e' ^! V, |, v$ `8 _+ y
│
; W/ }+ |! R6 }0 V- H* f, | ├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files4 m9 D" G) L( A" t, C
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/ w8 t, x# s, } │ Image [1].png 4KB
! S2 k+ e; ]# C) [( E6 ^4 s, K& q │ Image [2].png 1KB
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│ Image [8].png 3KB
& T6 k: O% ^8 Y │ Image [9].png 2KB
7 M3 i& D- t( L L4 `/ {# e; v7 B │ Image.png 13KB
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9 U' R( D2 V+ m: [% z! ` ├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files u: F2 N2 N5 n2 F% n r7 H
│ Image [10].png 1KB
& O$ J; y: O, x# J9 J5 w' K7 B │ Image [11].png 2KB
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2 v+ }! g1 f4 b( ] │ Image [1].png 3KB
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│
7 {6 r* ^6 ^; N( x ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files
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7 i: Z! ?& b2 ^9 `4 m │ Image [8].png 2KB
( {. Q( J2 m; _' o0 A │ Image [9].png 31KB
r. a' g( \2 i, r9 ]/ w │ Image.png 12KB) I0 X% \! ]: e6 s
│ ! |! f5 |* O8 F
├─6.2神经网络算法应用上
0 }2 _: V" {# ]& W │ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
/ w0 J' n; Z& `6 ? │ - J9 ^: o- |5 k H% y6 F
├─6.3神经网络算法应用下0 K" L6 R k4 u6 l3 a
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB2 S% I# [+ x) K' c
│ ; h( I* X6 Z. `, M" Y
├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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: }3 u0 X" d6 C6 i m │ Image [4].png 20KB
8 t( F5 Q' h- W4 l. Q9 P: O │ Image [5].png 20KB
. C& L4 F6 `) K# E) C2 F: y, P$ B │ Image [6].png 11KB) A1 {' l/ G" T" d/ A
│ Image [7].png 74KB
+ r/ c2 U- t7 e0 C │ Image.png 2KB5 `) [- |4 a" q. B5 ^9 d! `, Q
│
) Y7 i/ u+ Y6 W" _6 S9 V ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
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│ ; x5 {4 o* V s
├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files: G6 r/ O& H- v3 y, B( I
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2 S [, W" K5 d1 O& X ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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; d% Y- ^$ F" z9 B5 y3 |+ J% E5 h1 E8 X ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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4 N9 U, e, H. U0 w └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files; F" `! A' \9 X/ K
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2 r1 A" }$ b$ L: J
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5 y2 p) ^! V4 h1 ~! k3 q, B u9 [: p0 L6 G$ b- @( U
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发表于 2017-11-16 00:30:02
发表于 2017-11-16 08:28:22
