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/ Q6 L- c" W. J$ O: H- c课程目录 7 i+ z9 C2 i5 n9 V& _
│ 5 F! d& C6 l0 X$ g
├─视频
2 g1 Q m7 r6 H- [1 ?5 P3 P* {│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB
( S3 W( c2 Z3 y) k# r│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB5 a' N. g3 w) M
│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB
+ z# n9 C" N3 }$ K/ l: y/ U3 I│ 2基本概念.mp4 56.92MB0 p ?3 `& J/ g. l9 v
│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB
0 ~8 r- c0 `% f- [; h" P│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB
5 J" u8 I) ~9 q│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB
! t8 n+ B( h3 H; I. X, }9 A8 t& U│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB
: d0 Q1 z. p3 @0 w# P* L│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
# ~" [: T- B0 [# r# w│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB L% d0 I- n3 a5 C& d; J, D) a
│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB" o; q; `5 \, k& w5 r
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB9 c S$ }4 a) L9 I
│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
9 w/ ?! V8 J6 u2 t& W│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB, g: x4 V0 D( b6 `+ H
│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB
8 X* N/ _/ h. F! d│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB3 Y. T+ B1 |6 A$ C' ~
│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB
2 S$ f' ~1 s/ R: f3 b7 {& A│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB; @- l9 {- f5 O0 K1 E8 \
│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB
$ L4 T H/ s+ x& \6 D% V( a) E m' F│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB E# N' g& y# x1 c; u
│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB
$ W3 |) | z7 P ~( V│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB( D' H, V/ @5 g; Q
│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB- l3 A* M# K" X, P8 `5 T/ K' D; Z
│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB/ H0 R7 ~$ _+ G) i# q
│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB9 E i& I0 O1 d7 |8 I! l7 T
│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB
! W. W+ m, B4 w+ I/ d6 N- K' x│ 总结.mp4 55.39MB
! J* d- T1 x3 {6 p1 H│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB
2 I% A1 y$ _ b0 }" Q% i p! }: J│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
0 ~5 r7 d/ C; c│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB
, D# f" j! [5 J7 W' d' N│
& m: l2 T3 E7 Y$ t' ~└─课件
9 Y/ r9 z" O6 c3 n/ u6 j │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB6 V; L8 g8 R- r/ n1 x0 ?5 N
│ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB9 f$ ?8 } S3 E: f+ y' ~$ ]
│ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB& F& i5 {! x# H; W3 S% m: |
│ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB- l: ]& I; Q' h1 F/ } y
│ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB3 c7 r& Y0 _; D- g' {; o0 J' ^
│ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB
, [- S- M$ t: E, H! h │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB
4 ~8 V5 W! q6 D4 h5 e& ` │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
0 O7 |& l3 _! t# L- v$ g │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB
: \* `1 Z5 p- H9 |* \7 d: a │ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 11KB: m5 G6 Y2 z1 U, u3 T j
│ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 7KB" q" M0 ~$ I- _* {* t/ \: E: C
│ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 9KB
, h& h$ u" q3 x$ l* N2 a0 M │ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 5KB4 Z! F9 m6 w0 l3 T3 v4 c4 }
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 3KB; Q9 w: z2 A, \' U# O
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB
! S! v) y& {2 f$ D │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB
% R6 l. ?0 |* M │ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB' _/ |# d# n8 ^6 L5 A
│ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB; h4 C+ b2 B: }
│ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
7 {8 g. n: c& C) O- R. C) ] │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2KB
R6 D e) f& R6 a1 e │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB
S/ E" s1 X5 }+ D$ N │ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB
; O; g+ z! ?6 h0 q. c2 F │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB# |- W4 y* R$ F
│ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB' w: J+ q6 @* Z! B* w3 E5 ? J
│ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB% J. d$ {4 u+ Y4 p6 @# K6 t5 Z
│ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB# k# c. A$ h: S3 b
│ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB
" G3 U$ K6 {5 N6 N- d5 R% G │ HierachecalClustering.png 9KB8 ]7 Q, x% V) h% D1 X
│ ( w6 V) r) C6 @
├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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$ _7 ?" K" R1 U0 \5 d j* Y │ 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66KB
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6 }/ d/ }) K: e% E │
3 ^5 n3 P2 U+ B# W" p4 [$ s ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
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' p0 u8 t3 ?: o │ Image.png 12KB
& m' j4 z( J1 l1 ^ │
+ D% o& _9 I! {* y. j, l. Z% V! n ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files% `5 Z" j+ U/ G3 ~
│ Image.png 20KB! ^& `* R; ]- e3 u
│ ) {7 }! H+ D' l! o
├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files0 A" Z- [2 \! V* l1 U. n
│ Image [1].png 9KB
) p9 \/ C: C6 L* L Q( N │ Image [2].png 617KB% H" `% W; E0 @- v2 k, h
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. ?% J/ X2 b) L6 R, w1 k │
, X6 d* @& s+ S0 x1 U ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files r' l# S$ f! r' J W
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│ Virginia_Iris.png 66KB
9 A/ o H* K# s9 ~ │
# T- A1 D: ]) S ├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
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! J2 R. g: e1 p4 ^. ?9 g ├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files* ]- a# |' p* W0 ^
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. G/ S: P5 s4 K X# z1 c7 m │
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│ ! t7 @; D% X+ M+ u
├─6.3神经网络算法应用下# i. ]% K$ V/ Z: v- t
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB! e2 w0 t" e7 ]( }
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+ W0 m" k5 ~3 |6 e │
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│ ' U" b2 o' I/ y9 p1 k# ?) x
├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
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* y. \/ m! E5 p3 x. \6 A5 f7 V ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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└─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
, T( E y" d! j- K0 H2 I# m" ^ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png 4KB
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6 Q$ k4 R+ u# y# |+ h( Q7 j% b, a% S$ W! t% b* R
& }2 T* O1 L2 _1 H6 |
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发表于 2017-11-16 00:30:02
发表于 2017-11-16 08:28:22
