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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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    最佳新人活跃会员热心会员推广达人宣传达人灌水之王突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老

    发表于 2017-11-16 00:30:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
    & 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
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    │      8.1Kmeans算法.mp4     35.43MB$ \$ V, y6 ?' n4 {8 @
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    │      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
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    / 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
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    │      
    ) 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
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    " 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
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        │  7.3 多元回归分析(multiple regression).html     29KB
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        │  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 ~- `
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        │  ) {# p4 d1 |0 r! D$ u
        ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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        │      , M# s' V6 n; y$ m4 s  ~( I. q
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        │      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 [
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        ├─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
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    . 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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        │      Image [9].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
    9 b* k" G' M; h- l    │      Image [1].png     3KB8 e6 L$ K, F9 |4 F1 Y8 b7 s
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        │      Image [4].png     20KB
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    ( 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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        ├─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
    & B. b' [! K/ y4 i1 j# ^4 ?1 u    │      001QAImHgy6I1oEKVWg50&690.jpg     15KB6 Y5 x5 y9 V9 K9 ]" T' ?
        │      001QAImHgy6I1oGTmnA36&690.jpg     5KB
    + I6 R) w- u9 ~    │      001QAImHgy6I1ohlalO18&690.jpg     5KB* D5 W$ G* x( a9 M; u0 z
        │      001QAImHgy6I1oi9u8Kae&690.jpg     2KB
      ?/ P$ \: e+ j( e7 `* `' |) O    │      001QAImHgy6I1ojfTjYaa&690.jpg     3KB
    & Q, x0 ^3 j# \. d+ p: Y( G$ e+ P5 v0 D    │      001QAImHgy6I1oJm3Qz27&690.jpg     7KB- a3 K0 R0 o+ `0 u
        │      001QAImHgy6I1ok9Brb61&690.jpg     13KB6 I2 l$ I. z( ~4 k! M1 ]% M5 C
        │      001QAImHgy6I1olbW3yfc&690.jpg     5KB2 F; {6 x- a4 [* K! c) n( O) m3 a
        │      001QAImHgy6I1omK5aoc8&690.jpg     4KB
    * J2 @" ?# }- K9 ]8 u6 X    │      001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg     4KB
    ) H9 S3 }3 t$ j: d  [    │      001QAImHgy6I1otAWE890&690.jpg     11KB  b; ^, u8 c" m9 i
        │      001QAImHgy6I1oudixl13&690.jpg     4KB; e% ]3 V, [9 j3 B- I* J
        │      001QAImHgy6I1owps7Ud2&690.jpg     3KB3 S$ C" ^, \$ K% I# t# W, r
        │      8694e4193ba45b55403595096b7d23c5.png     1KB0 X0 D9 P, e7 t% @+ g. ^
        │      Image [1].png     50KB
    ) H: [; \- P8 c0 S; P    │      Image.png     28KB
    , [. c5 F8 b, ~* d    │      imgres [1].jpg     6KB9 B0 y9 Q+ d/ }" k! e& A
        │      imgres.jpg     5KB
    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
        │      Image.png     2KB  ?: i4 Q" t9 C7 h* p+ s9 f# }3 q
        │      imgf000045_0001.png     5KB
    5 }; U+ l3 I4 ]" I; ]3 M8 _    │      imgres [1].jpg     5KB
    3 U+ ]. F" @. Q. @" Q! _& i    │      imgres [1].png     3KB+ a6 H% C- v0 {8 l$ s7 ]( ]5 {4 t
        │      imgres.jpg     4KB
    5 P1 _0 Y/ {; V; T$ E# T) E    │      imgres.png     5KB9 H( {( D" ~2 K
        │      
    * N0 B9 a0 T( Z5 Z: U( I    ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files( e# p! }7 _# m' [9 C
        │      Image [10].png     8KB3 k8 n0 F2 `! A( A1 A& {7 n0 b$ |
        │      Image [11].png     4KB
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        │      Image [13].png     14KB
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        │      Image [3].png     4KB1 f; i4 K  h2 a* M) e
        │      Image [4].png     2KB2 r: v; b- i3 J! I* r: f7 Z, ?8 O' o
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        │      Image [6].png     8KB
    " K0 y& R7 A8 b( d( g* X8 [+ o    │      Image [7].png     4KB- o- Y% C% J# q! W1 y
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        │      imgres [1].jpg     8KB
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        │      ! P- Z0 a0 L3 _
        └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-5-21 00:00
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    [LV.6]常住居民II

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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
    奋斗
    昨天 13:24
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    [LV.9]以坛为家II

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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
    4 天前
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    [LV.9]以坛为家II

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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
  • TA的每日心情
    开心
    11 小时前
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    发表于 2017-11-16 09:16:39 | 显示全部楼层
    很好,谢谢!
  • TA的每日心情

    2018-8-6 12:03
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    发表于 2017-11-16 09:24:59 | 显示全部楼层
  • TA的每日心情
    擦汗
    2019-6-20 10:37
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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]
    3 `" ?0 B# u, N* ~' L
  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 12:04
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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
    奋斗
    昨天 13:50
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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
    2019-7-7 22:51
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2017-11-16 17:29:29 | 显示全部楼层
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