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& O7 ]6 q, v. }* M$ u+ k
' A; u* O& c% L) C1 e课程目录 5 p% N; ?$ ?: d- t$ Y
│
: c, u4 F0 a6 p, ~) t├─视频% m8 s2 W8 [1 p
│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB" \8 U* ?& P8 e1 K0 X! P% c/ T
│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB$ K" |: \% ?+ J$ G$ Q6 R; Y1 [9 g) H
│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB
8 Z* Q& M! \$ u1 d( t│ 2基本概念.mp4 56.92MB
; j2 B9 ]0 `5 a" @. y│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB* ]4 g4 |" @) Y, |" A: d
│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB
2 A. n+ B+ i- u0 X│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB9 M0 E3 b9 V5 |( E, [7 b
│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB
. T- {, D# q: [. _│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB1 j5 y: H& ?. ~+ \* R- S6 V `
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB5 x- k" n1 r$ X2 N
│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB8 o- n, ^4 ?& |3 @8 w" Y
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB, p6 a& U! O* }8 [, J
│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB$ \! U% u0 F- B0 T1 m- |% }
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
* f' }& e i: {; l* B F│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB' [! ]( k/ }5 W
│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB Q( R& x# }7 a7 p
│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB
1 b. @2 X+ q& n│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB
' x0 x5 r. e' W8 t" N$ U+ S│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB
1 I1 a# j/ W( G, l5 Y│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB8 b& ?3 G+ u7 E! ?1 W2 ]) Q
│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB' [; c+ u7 m9 q, u. H5 Z
│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB! _7 w, k7 _8 ~, S7 P6 G3 O
│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB$ \$ V, y6 ?' n4 {8 @
│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB3 o2 h' [6 M- C- k
│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB" Y; b9 D1 C: p" T
│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB' Q1 H" k. z" _* O3 c* S
│ 总结.mp4 55.39MB
/ E5 v6 h: ~$ ] G│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB7 c ~4 P/ P' x3 k( j
│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
7 C3 [* b6 P6 \│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB5 e8 G8 s l; @9 d0 S: y
│
) o% R; j4 j/ R; [ G└─课件
5 a8 F. o, w7 U- A8 d7 N" X$ ` │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB! ]# k) v |( o6 l, s H
│ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB
8 }% _. I5 v8 \' e( B2 m( V │ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB
- g- W6 `- t* a; @6 g │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB& E, z [% A% x# K
│ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB* P" R% e% l! ]! ^
│ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB$ y H# K! d- @) Z# d7 Y5 y
│ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB! R4 h$ c" L& t% L
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
' A J$ h7 B0 S7 G. j" P3 [ M" T$ T │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB$ c! E* c6 Y" J, X8 z8 x
│ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 11KB% j, F7 ?" C. ~, B3 l
│ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 7KB
" L! x$ M# C+ Q8 G/ n9 ~5 z7 p: ^ │ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 9KB$ ~, P5 P6 G4 F n1 Y1 T4 I& K
│ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 5KB4 }) ]) u. k# ?
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 3KB
! z4 d8 D: i( P) O2 G/ c- w8 t1 r │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB
& c4 d6 E4 [ T" E. q, I │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB! ^- D; u" x, L& q ]# n
│ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB
% s( ?% u0 Q. E1 H/ e) M; F5 A │ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB" Y7 o( D, y: z+ o2 Z' o
│ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
. v, `4 W" K j* w, G7 M# F7 ~ │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2KB
0 j8 K2 P2 @& K0 S │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB% C4 u- O9 g$ f4 Y3 ?0 a# `
│ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB4 @! B) I' b! M% c* G
│ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB3 h7 \: P8 t! _& w9 ~- `
│ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB/ O$ o. l; x9 C+ l Y
│ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB
1 R. m1 u; ?0 O8 C Y' F6 W$ D │ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB
2 @1 u, [" X5 I& k6 }0 V │ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB
2 ?9 B9 w* G# Y& H' m( h6 W7 m │ HierachecalClustering.png 9KB( a8 I( Y6 K4 X g. O; D/ \
│ ) {# p4 d1 |0 r! D$ u
├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
. [% d. U$ {4 _( m" i │ 1-BOngaxvWRFHm3O2yo3YPhA.jpeg 69KB3 p z# M% c5 r
│ 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg 95KB' `9 h, Y! Y* C
│ 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66KB
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│ imgres [4].jpg 12KB
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" d& n- q# z @( j7 d& y& x │ imgres [6].jpg 11KB
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+ O2 G, U4 S5 y# x3 @5 F │ science-journal.gif 74KB8 o1 j* H( \, U, D/ S
│ , M# s' V6 n; y$ m4 s ~( I. q
├─3.1 决策树(decision tree)算法_files+ S4 ~% P6 W$ D- u3 f5 d- I
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/ g; f0 c O& i1 c' U5 R2 a' t │ Image [2].png 3KB
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; T! s9 c' M% f u3 z; h K5 y │ Image [4].png 20KB
4 i% D2 L d& s2 u2 U" z │ Image [5].png 5KB
5 m* O4 E8 \+ {5 D │ Image [6].png 8KB
8 J/ @& m3 P* {$ [7 P │ Image [7].png 5KB
; y& f$ ]0 M3 m1 B8 W │ Image [8].png 23KB( D4 h3 w' J$ t! d. }* M6 ^( e
│ Image.png 12KB$ {2 C$ e7 j a; T
│ 5 K; k) @: y/ [6 `0 h( B4 X- I
├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
2 j$ X A+ ]6 m1 T │ Image.png 20KB6 ?( w+ q7 Y( f2 o- J
│ " J- {. U- y5 A9 ~% Y3 [
├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files+ o7 Y, q/ {" i8 _: C
│ Image [1].png 9KB" j4 v& Z9 i% b- L- T$ o
│ Image [2].png 617KB% m- @6 A6 p0 d9 |
│ Image [3].png 137KB
; r, I# `# v' ~. b │ Image [4].png 248KB8 ?5 X( N- D! q+ c! N b, P2 p
│ Image.png 12KB
- |, S+ _, d" V( D │ images.jpg 6KB
5 d! _8 Y4 a2 o3 k7 O+ I# e0 u3 | │ imgres.png 2KB
7 C8 I1 ^8 M- R │ : x1 a/ a5 p Z- v3 W+ m& m4 r
├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
* Q0 K. N3 ^; y2 {, ] │ kahi2.jpg 42KB
( e' _) R+ X) S2 J │ Virginia_Iris.png 66KB
. Z& {# ?) C) d │ 6 K6 }$ E% \! @7 b9 {- \
├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
8 [1 d2 s0 w g │ 220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png 7KB
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% F- a1 `( p1 O% ?( b( f# K) q5 ^ │ Image [14].png 217KB
2 P7 `: O& P+ t: F; K+ v9 ^ │ Image [15].png 270KB
/ z& f4 k$ e5 T+ {0 X │ Image [1].png 4KB" h% @9 O" m$ s% b4 d6 b/ w
│ Image [2].png 1KB" C% r8 D: [& c, a& o
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7 O6 g9 `9 T6 W! x5 D- y9 h │ Image [5].png 2KB8 Z% m6 t# t& }0 z C
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│ Image [9].png 2KB
: I8 N# _$ w3 `2 Q3 U │ Image.png 13KB
' K% `0 Z. O" {: y- h4 p" ^ │ images [1].jpg 6KB+ j" ]! H. g5 `& ?9 N. x9 c
│ images.jpg 5KB2 w) J p ]0 z5 M
│ ! e3 x0 y7 w: H3 w- J
├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files6 O( w/ d1 q5 F7 S% D8 r# T8 D6 I1 o
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$ X& h+ G. W% e9 O' j" m │ Image [11].png 2KB" q" Q7 c$ l$ i; V! r
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│ Image [3].png 3KB
0 V' B0 h- k4 ?) }( _ │ Image [4].png 2KB: ]; f" ]9 |8 E' A% C6 _: }) s
│ Image [5].png 1KB
; Z5 u8 D+ C8 X/ e6 L │ Image [6].png 4KB. C. p7 x3 k: K
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1 X/ ]$ a! L" h" ^ │ Image [8].png 746B5 c: f; Z0 F" `7 `- p% ]
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; E8 ~$ ]/ p* ?9 s# K │ 1 i5 Z2 D0 m3 F6 c
├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files2 n! y& P% z* [. z! U! d
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' s! P" J$ X1 T+ b$ z% T │ Image [13].png 2KB
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2 ?7 V- I/ N6 X │ Image [7].png 2KB
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, V) M# s& F& H5 b$ e │
Q1 l( ], B' C1 D. g9 ^ ├─6.2神经网络算法应用上
: Z' P5 G: Y( p. S7 y1 a2 n1 B │ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB( ]' X: t8 S+ Z7 P. g: s
│ 3 M9 p, S2 L% M7 s. l2 E1 K, Z
├─6.3神经网络算法应用下: D X) [0 K1 q& O6 d1 I9 t. E
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
$ Y1 F7 f# K8 u* L' k2 G │
( Q, H" `4 u2 P @( j& G5 [$ C4 l+ G ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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│ Image [2].png 1022B
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# ]2 M7 p! r0 o) ]7 I: o2 H4 G │ Image [5].png 20KB
( I1 H; w3 U2 D2 T% ` │ Image [6].png 11KB
% A* j0 [9 k3 |1 ~7 v2 [- K4 s │ Image [7].png 74KB
) p% g' {* J: h& o- w │ Image.png 2KB
; q1 I9 Q. f% b; b( H$ B2 V/ | │
4 G$ I/ G$ C, e) U8 r7 r5 ] ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
, [# k }& g$ @7 [9 q& d& C+ J │ Image [1].png 13KB0 {( {6 a9 y* @1 e& I
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│ Image [3].png 18KB
1 p; ^* D$ D$ v; P u │ Image [4].png 4KB8 H* ?8 \/ ~3 _6 f) T3 e; E
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│ Image.png 18KB! I, V2 j$ m) h) V/ v2 g
│ 4 q4 x. L0 d3 L
├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
3 Y# t+ J3 J5 r4 d. g │ Image [1].png 1KB
5 o: x) h6 a% Z; S3 r+ ~2 v3 x- x │ Image.png 74KB. L. A$ p# O) `0 e! n. N0 x
│ : G/ c m5 g6 v# x; v
├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
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* J2 @" ?# }- K9 ]8 u6 X │ 001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg 4KB
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9 W9 }$ o0 N f │
y. U1 K) q* G' a6 p4 k( I* F ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
5 E' I: W4 h6 C2 W8 k. ?9 `2 O) F9 \ │ cb8065380cd7912374922436af345982b2b78006.png 1KB: {; I) A% E! s6 V
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* N0 B9 a0 T( Z5 Z: U( I ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files( e# p! }7 _# m' [9 C
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$ B) w) g9 s8 H5 Q0 R │ Image [12].png 2KB! s* [; S5 M1 z5 o% L% o# f
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│ ! P- Z0 a0 L3 _
└─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
" r4 p6 G: l: X$ o0 d/ } 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png 4KB& s8 m. ]* ]' [' {2 \( L
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' _! i9 ~. q7 L t4 d) i7 ], I! j; |- V A. {4 p
4 _9 ~$ h, d7 W4 I% U o0 j0 U! v( ? |
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发表于 2017-11-16 00:30:02
发表于 2017-11-16 08:28:22
