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深度学习基础介绍:机器学习

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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
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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
    ) S( {; l6 H7 x
    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
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        │  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# _
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      c& l9 R- h+ C& k# J3 p5 \+ p: {    │  7.5 非线性回归 logistic regression.html     9KB
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    8 j1 O7 B2 y5 R. X- J    │  7.7 回归中的相关度和R平方值.html     5KB
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    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" ~
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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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    . D' d" m. G6 W. H9 `    │      Image [1].png     20KB# K9 m9 k& T0 ], n4 t% F' K
        │      Image [2].png     3KB
    3 U$ t7 `/ P- F9 {5 z8 ^$ |& j. P    │      Image [3].png     744B
    : K# g; E8 ~6 ~8 \    │      Image [4].png     20KB/ U, Z7 T" ~5 u- k/ O: z8 t2 \9 Q
        │      Image [5].png     5KB
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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
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    ! \& 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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    ) I8 j  N/ b! N- O8 l    │      Image [6].png     2KB
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    ' |$ i! p$ w8 u  P6 @    │      Image [9].png     2KB" C+ i: q: p: |4 Y! A; H, G
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        │      
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        │      Image [3].png     3KB
    " P, B! X5 v# b    │      Image [4].png     2KB! U1 T3 `& b6 B, C9 G! @. p
        │      Image [5].png     1KB
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    ' H8 X5 h9 V( J    │      Image [7].png     1KB
    , t" F0 I0 e1 j9 Q    │      Image [8].png     746B
    ! l' F, r; o3 A" b$ h$ E    │      Image [9].png     2KB
    ; Z3 ]8 }. F5 q9 `# G    │      Image.png     13KB
    + s% R9 h  ]& I$ ^! @( D; p    │      main-qimg-b88037063b9a4cae241ee6b0ab841356.png     3KB
    / S1 |' ^% m) X: [: `    │      main-qimg-de8f2ca9c807ee184e2509639fce066d.jpg     40KB- i1 X. P0 I# A5 s) C) K
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        │      
    5 b. B8 c8 a% u$ O- l    ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files
    3 {  ]  P! b  S% p    │      cross_validation.jpg     56KB
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    2 V- y: }+ O4 R7 z# Z    │      Image [13].png     2KB
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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
    3 `$ l" X$ S; }, c+ X  g% b    │      Image [1].png     3KB4 X: I1 w9 G4 r( s$ b" ~1 i& I2 f& X4 Y
        │      Image [2].png     1022B
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        │      Image [6].png     11KB
    , M! J5 ]8 c* f    │      Image [7].png     74KB' ~) q7 ~9 i; ^- v
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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
        │      Image [1].png     13KB5 l9 _6 n% H; d0 b' m1 a4 x& x) {
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    6 f7 F0 v: b/ C4 l1 E+ A. G; H    │      Image [4].png     4KB
    . 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
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        ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files: m1 e0 u* R7 p+ J7 t0 F
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    * O" c) t3 ~2 o1 Y2 w2 Y* V- s  I9 ?    │      Image.png     74KB& `0 }$ e, f# s) e7 i
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        │      
    + Q  ~$ P4 H7 ?/ Z3 y. r  }& S    ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files3 l8 D/ |6 [. g, @$ }
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    ' h7 o" G* e5 `$ F' P/ y    ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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  • TA的每日心情
    开心
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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
    擦汗
    2021-2-10 20:07
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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]
    " G, ~; i4 Z4 y* K. r7 e- @
  • TA的每日心情

    2021-1-22 11:45
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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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