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6 U* u+ H( J# u Q8 N0 f4 B, C! B. r
课程目录
2 @$ D/ ~, t$ a. R3 w# u│
5 A. R4 `9 a; e2 x9 N├─视频
3 ?& A) { x* G│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB
' F2 l) }* b0 K( J, Q X% v│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB
2 ?- s$ y g! J3 O1 Y/ W│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB. y( X8 M) o& f3 a& v, U. j
│ 2基本概念.mp4 56.92MB# o* I+ I4 B" y8 o8 t. g, C- ~7 ]
│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB
8 N5 V0 Q9 {2 x2 A- Z, t│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB3 C/ ?# h4 _- L
│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB
6 @: c+ ~; k. R" T2 \6 h, u│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB
( D* n/ @2 T1 E0 {1 o" w- G│ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html 12KB
; T+ m$ j5 @# G2 g4 ^1 h7 R- P│ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html 4KB
2 ?/ L/ x" l+ K$ Z& W7 f' s! ?│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB% g4 [2 p8 b7 J* P0 Z
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB
. ]5 | }# G/ k6 q* y│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB- ~7 q0 v' \, @8 x) H5 Q
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
9 X' Q8 l1 j8 c7 y+ c# w/ o- w│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB
2 P* E. c' w R( S+ e* w5 g│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB
d8 i3 h* U! g4 ]% h2 ^│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB
# u3 {) t; |" b5 D│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB
( K% U* l# v% V; Z8 |3 J│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB
2 R, P8 f- C- {+ z│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB$ Y& j/ i |5 S# e. @7 L
│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB( ~$ W& ?" E1 B9 {
│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB' r. `: R. r3 Q& ^/ b9 o b- b* y9 R
│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB+ D+ i4 ?+ `1 v. p/ r& k) a
│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB
( a7 L2 d( p, J4 A│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB
* \! D, C/ b* w$ E9 {( Z7 U- ]/ s. f│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB
4 t& Y: U* Y4 x1 {5 c│ 总结.mp4 55.39MB
6 `7 `6 A* j g; o p│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB' M& T0 G( e& F n
│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
! C; O. s( r, I% E( |# ]7 j│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB2 @, }2 w+ s, O5 Y4 h
│
) n$ ?) B8 i! E% Y3 a: j* s└─课件
( Y2 ^' y' F: E" H/ M+ F+ C │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB
# i# v) v% o# O/ h) y/ q │ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB3 _. l1 y, X' P, n6 T
│ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB
/ x' \6 f( D# R │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB
* t$ M) h9 u- a │ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB
% U! C7 q: \7 Y1 P, m8 ~ n1 m6 a │ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB
: z, s& z' S* ^ Y, N. j7 K0 @% D+ H │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB: ?: C7 I9 I! k
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html 12KB
5 f3 c ?$ F: c6 w6 n │ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html 4KB8 b. v3 A3 O" ?5 A- a
│ 5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html 11KB
7 z f. [$ M+ I3 h$ q3 \9 [; `0 m Q( X9 { │ 5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html 7KB
4 }& ^, j- f; o; D% A/ U │ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上).html 9KB% k0 V9 y# x% B' h, t3 t* g
│ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html 5KB r2 @) e1 x, h0 j) @7 s2 j# `! L
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html 3KB! V! v7 |! v4 @; U' q3 E8 W8 p
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB1 r; | P2 s& ]
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB
; R) ]6 @# }: ^1 n6 O0 | │ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB: F& c0 m, Y( F9 o6 h# _
│ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB
c& l9 R- h+ C& k# J3 p5 \+ p: { │ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
A. K" Q* \+ r D+ R; b5 J; z │ 7.6 非线性回归应用:losgistic regression application.html 2KB
8 j1 O7 B2 y5 R. X- J │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB
9 k5 Q3 {, h W8 E9 d │ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB
7 V. ]4 v" j4 {- Z$ `$ o7 J: b │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB
* ]! P5 n) w) q2 u& c3 x4 u) }1 Q │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB9 Y& k6 R* C* ^: `
│ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB" |# l2 J2 L) [1 V6 D4 P" ~
│ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB
1 y6 v5 i' E8 b* X6 T* I │ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB
2 \1 G8 b; }( z$ K+ q │ HierachecalClustering.png 9KB
* O0 C4 O2 i! t F% k │
+ l( {: j1 s1 X. ^9 S/ V ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files1 M" D/ R* T2 b, H, t
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, X* B8 V$ V5 P% W4 y, @ │ 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66KB) h* R8 c: q# i8 L C2 z$ p
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9 Q4 G0 t% U: y ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files8 k, w: o) t9 j( X3 n( A# H
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: K# g; E8 ~6 ~8 \ │ Image [4].png 20KB/ U, Z7 T" ~5 u- k/ O: z8 t2 \9 Q
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1 N$ B8 B% X2 p7 I │ Image.png 12KB: }) S3 S5 T! l
│
. D; z& \- |+ k2 J ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
3 j" U" k H0 W' x │ Image.png 20KB* {( D) j+ I$ H# C
│
1 B6 d$ p, A7 ~ ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files! F( \6 d: t! a+ f5 r# ?8 m A+ I: d
│ Image [1].png 9KB
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│ imgres.png 2KB2 W( X# q+ [. K
│
! \& K6 h$ B3 ]# O; q ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
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; U M9 [! K% y9 J A* A( f: j │
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│ Image [3].png 1KB
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) I8 j N/ b! N- O8 l │ Image [6].png 2KB
) w! T8 d: M8 E; w │ Image [7].png 2KB
8 X: g' K5 v# j7 E; v │ Image [8].png 3KB
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, \6 A* u8 u1 a. K; ? ├─5.2 支持向量机(SVM)算法(下)_files4 V; R" q1 A# u, o& J3 X3 r0 E2 P
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" P, B! X5 v# b │ Image [4].png 2KB! U1 T3 `& b6 B, C9 G! @. p
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' H8 X5 h9 V( J │ Image [7].png 1KB
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│
5 b. B8 c8 a% u$ O- l ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files
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- Q/ F5 Z: G/ C, U3 b │ 9 u9 \8 r* G7 Q
├─6.2神经网络算法应用上
( y4 M- s8 e: z. r+ A6 c; j4 R) s0 Z. I% E │ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
" F3 t q3 K4 M* e2 D │ & k) `, d) x/ j2 x5 {" ]
├─6.3神经网络算法应用下
: {& s$ [# q; ^# Y │ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
& L0 C! ~! J1 y/ f │
3 R: f6 \+ R$ ]+ \- j# X ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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│ Image.png 2KB' ~# e1 |: }8 q1 d
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8 o! O$ _1 E. W( I% K+ U- e; r ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files; ^9 P2 `$ y! G+ C8 x3 {& I
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- Z9 |# e5 S0 g │ Image [3].png 18KB
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. V) c8 R5 @' e; H │ Image [5].png 1KB
& H3 w9 k/ ~5 q; \6 y+ w% e# g │ Image [6].png 13KB7 o' H1 `" v! ?% F5 v# j' x3 q( r
│ Image.png 18KB
* f I5 }4 |) c0 S: c! d+ M │ - z* \2 n$ C. F' }. a0 v7 X
├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files: m1 e0 u* R7 p+ J7 t0 F
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│ + ^& e/ Y+ s# B- X$ |4 Z8 _
└─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files; }: g8 {0 U5 i- S) x6 ?! U. O( R: Y
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, ?; \2 i0 j+ x! [ ~/ |# `+ X7 v2 t
1 T, W) i$ @2 I3 B! b) I$ s0 G+ }" ?% O- o- l4 L0 O
3 I$ T- W( \. |1 v+ M/ D+ t) |/ K9 J9 D+ m
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