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深度学习基础介绍:机器学习

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-11-16 00:30:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
    3 ?% k2 H, r6 O, w$ l% h4 b" }7 @' {
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    课程目录
    9 J" f: m- q9 A! J6 q# Y, N│  
    ( d3 }$ ?  z& X& Z* F5 X├─视频
    % ?1 M( v1 n7 |( F│      1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4     50.56MB
    1 k: a# d7 s, N3 q4 p; Q) a) y2 p. _│      1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4     9.95MB' F, d* V7 k2 B( b; a- s6 i
    │      1.2深度学习介绍.mp4     52.68MB6 {( `3 g5 o* ?" b8 E, b& ]' |8 j
    │      2基本概念.mp4     56.92MB6 a: [" @3 d  i- y: V; Y' [  {
    │      3.1决策树算法.mp4     54.25MB. S5 F7 a% ?* T
    │      3.2决策树应用.mp4     72.42MB, [1 Q; u9 E3 ^: X9 `  R  j
    │      4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4     38.85MB" a" w5 o, e; ]
    │      4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4     57.47MB3 f- G3 X1 J6 u; K2 V7 L
    │      5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html     12KB9 {) l8 j  |2 m7 V
    │      5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html     4KB
    , l1 ~" B: A$ s1 V9 T) n4 f: G│      5.1支持向量机SVM上.mp4     35.56MB% N2 |; m, q8 i
    │      5.1支持向量机SVM上应用.mp4     34.97MB
    3 `" a) h# x7 G7 r/ |│      6.2神经网络算法应用上.mp4     95.96MB& G: M$ R% t2 Y1 f9 Y2 g2 N# C
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    1 p& l* E. N( z5 v/ N$ O' O$ k# p│      7.1简单线性回归上.mp4     40.76MB; k' S' [: d& c& g" ?& i+ b: J
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    $ n0 C5 M1 w) [; ?% w│      7.4多元线性回归应用.mp4     51.17MB
    3 Y9 Q3 q* N( i/ [/ o6 B│      7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4     30.34MB/ n9 T/ M& \/ x4 k$ K- |
    │      7.6非线性回归应用.mp4     56.58MB
    4 B/ j2 \- X0 o5 R9 w, S│      7.7回归中的相关度和决定系数.mp4     38.05MB
    0 M% |: x$ f& D, v8 K6 e│      7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4     43.12MB) j  k9 I* n0 E6 Q+ E
    │      8.1Kmeans算法.mp4     35.43MB
      v2 f7 Y# t! Z2 L6 M│      8.2Kmeans应用.mp4     61MB7 n- e- Y1 x4 o! S- Q  t" z& A
    │      8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4     29.82MB0 B1 P, q; J% L7 a+ r/ g# Z0 J
    │      8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4     62.52MB
    ) c! l6 j) n' l( C) G│      总结.mp4     55.39MB
    8 Y( @) n+ m$ Z" a; K│      支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4     55.15MB( S; U1 y8 e% \
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    │      
    . F; S! ]  k. k, p* r- Y└─课件
    9 k* P: \; K4 v, W3 ~/ F    │  1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html     3KB
    $ v" r5 ]& \) S1 h+ G* K3 _& L    │  1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html     9KB) |+ M! K* _$ |' p, c
        │  2 基本概念 (Basic Concepts).html     6KB# g' f- A+ }8 L" p. O0 h
        │  3.1 决策树(decision tree)算法.html     9KB8 ?- X, i  v5 x) x
        │  3.2 决策树(decision tree)应用.html     3KB3 i: x1 y9 F+ k3 u
        │  4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html     4KB
    % r7 J* x7 Y/ c! L7 K9 K1 F4 }. E- Y    │  4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html     6KB, }* W6 x* S9 ~1 c+ r: i+ c
        │  5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html     12KB
    & P8 ~" q1 C% }) c5 M  `    │  5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html     4KB3 h% L: `1 z- y, B! T
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    ' e# }/ o* W& ?/ c    │  6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html     3KB
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        │  7.7 回归中的相关度和R平方值.html     5KB9 D2 n) o- T: ]+ F5 L
        │  7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html     1KB
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        │  8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html     3KB6 Q& f$ f; |; d6 ^; g
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        │      imgres [5].jpg     9KB. |0 h. y' y. Q$ ?# r
        │      imgres [6].jpg     11KB8 ?3 E( e% Y1 _, o9 H
        │      imgres.jpg     5KB
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        │      
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        │      Image [4].png     20KB
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        │      Image [8].png     23KB
    6 z5 [* J7 P  W. J; o  w    │      Image.png     12KB* K5 Z, V6 S: O! y! T# g
        │      
    1 @8 A3 q5 g# G. \    ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
    ; W5 K, H, c0 G8 h1 M+ C( b    │      Image.png     20KB% J2 ?. r1 t6 V; k5 w; F) b
        │      
    7 f$ S- q1 z2 t    ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files' w# D* W9 ]% j7 I, w6 S
        │      Image [1].png     9KB
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    3 @, E# _' H/ `1 N    │      * I/ e0 N7 F3 P! p$ h; k
        ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
    % _) a8 r1 }! W& ]' e& \    │      kahi2.jpg     42KB
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        │      Image [3].png     1KB
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        │      
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        │      " d' \; Y( e* i" E) f
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    $ e( J$ W' ~3 H: Z0 e    │      Image [1].png     12KB
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    ( Z; A8 ?  I$ u( r: F' V/ |    │      Image.png     12KB
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        ├─6.2神经网络算法应用上8 m" D+ j* A' Q: F$ N
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    * W5 z# x# h  r. X    │      
    * [; N! _4 t# }9 z7 {    ├─6.3神经网络算法应用下
    : O) r+ `4 F- E    │      6.3神经网络算法应用下.mp4     34.25MB/ L9 v( B6 g: I) h% Z3 b/ q0 K, w
        │      9 H% o, u' f' v& ?& H( x
        ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
    & p$ H3 g' B0 E) `    │      Image [1].png     3KB
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    0 L' U. x8 f' s$ J2 l9 p% }    │      Image [5].png     20KB( M* I: C! q& U" O+ a$ ]( `0 x
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        │      Image.png     2KB
    ! h/ t4 i6 q8 c# A) B; X- D    │      
    9 m& @, T* e6 ?# l& p6 |$ h    ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
    ; f8 X  v% T7 C4 v/ c    │      Image [1].png     13KB* q6 d5 ~0 ]; ~9 E
        │      Image [2].png     2KB" T& ]9 }" y, R0 n5 L
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    1 ^& r9 u$ Q# v9 ^. ]    │      Image [4].png     4KB5 e: G( q0 B9 O1 g
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        │      
    ) [3 [3 X" t8 \" V) v    ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files1 {2 j& Y( o) Z6 V
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        ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files0 A3 L1 E; j4 Z+ R0 G
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    ' s' B: |" v" H1 v7 t& D( s    ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files  _& c8 m9 ~( z; X# b' N
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-7-6 23:57
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2017-11-16 08:28:22 | 显示全部楼层
    kankan啊
  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-3-15 23:52
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-11-16 08:50:14 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
  • TA的每日心情
    奋斗
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    发表于 2017-11-16 08:59:44 | 显示全部楼层
    深度学习基础介绍:机器学习
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    发表于 2017-11-16 09:16:39 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    发表于 2017-11-16 09:24:59 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-11-16 09:40:16 | 显示全部楼层
    RE: 深度学习基础介绍:机器学习 [修改]
    , r4 d. P! K/ L. }) m0 V0 D% Y
  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-11-14 00:39
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    发表于 2017-11-16 10:57:40 | 显示全部楼层
    RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ
  • TA的每日心情
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    发表于 2017-11-16 11:19:59 | 显示全部楼层
    看着,这些东西,好难
  • TA的每日心情
    开心
    2020-12-13 17:22
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    发表于 2017-11-16 17:29:29 | 显示全部楼层
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