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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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    发表于 2017-11-16 00:30:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

    ; K2 L& \; H; V! i/ K, @' T2 E- z% Y8 P3 m$ N- ?  i7 P% `2 O5 w/ w
    课程目录   P6 D3 i! k7 H& j: ]3 c
    │  
    & }8 ~) f8 `+ N3 t├─视频
    $ s$ C: @8 H5 O) R8 x4 V4 u% \& t│      1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4     50.56MB
    # ], F; g' w( J  ]. l0 S3 a│      1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4     9.95MB( s' |/ N: h" \$ k
    │      1.2深度学习介绍.mp4     52.68MB
    ; U# D  C$ O9 g* \9 U6 x│      2基本概念.mp4     56.92MB- u; r$ a% E# x+ T' A3 G: n
    │      3.1决策树算法.mp4     54.25MB5 z- N4 W* j. H5 m
    │      3.2决策树应用.mp4     72.42MB" z' g9 u7 j1 _, Q0 J
    │      4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4     38.85MB, x# r- v3 X( I2 Z4 R
    │      4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4     57.47MB
      [* s& t& s8 d* c  [│      5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html     12KB9 j! {4 b. k* j- P, g& n
    │      5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html     4KB
    : Z% h3 ?" U* |, S. v│      5.1支持向量机SVM上.mp4     35.56MB2 |# k' c$ a; e  _$ R% K5 W
    │      5.1支持向量机SVM上应用.mp4     34.97MB' B" t6 w; H" ^  Q$ K# t9 N& \2 ?( m
    │      6.2神经网络算法应用上.mp4     95.96MB
      c' F, j! O& a2 L- \│      6.3神经网络算法应用下.mp4     34.25MB
    % G( n1 q2 q% g& S' c) J& I│      7.1简单线性回归上.mp4     40.76MB* l% u, s% D7 i( I9 R9 I  x8 r
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    ) V; n; ]4 S. d' O) c; U0 ?│      7.4多元线性回归应用.mp4     51.17MB
    & q2 u: Y" r1 a6 R  [, ^0 _│      7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4     30.34MB
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    9 o# b) H& X, w  _│      7.7回归中的相关度和决定系数.mp4     38.05MB
    ' Q' `! ^# t, M│      7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4     43.12MB
      ~$ X+ c; P. m8 C1 x& B│      8.1Kmeans算法.mp4     35.43MB$ n! Z8 [- W' c: s$ p. V
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    │      8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4     29.82MB; K# z5 ^0 L0 A& K  T
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    1 |* @( N. Y4 g: t/ }0 W. H: D│      总结.mp4     55.39MB
    # O" O4 \/ e" L: J│      支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4     55.15MB% E% S& ^# R2 R/ c' p
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    ' A! E! Z8 G$ g0 @6 ~  A│      神经网络NN算法.mp4     77.51MB7 j8 Y3 ^! o3 @2 V1 W! v
    │      
    / T4 _/ `* S! G. ^$ v└─课件
    / o2 Y2 }0 V* T& ~, h' G    │  1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html     3KB$ {  L/ H1 m8 s" |2 [3 C0 a# A% x
        │  1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html     9KB% |0 T7 }9 E$ C8 m8 W2 m! o
        │  2 基本概念 (Basic Concepts).html     6KB
    . p! s3 \# C2 e# m! E5 `# M* F    │  3.1 决策树(decision tree)算法.html     9KB( U) U/ a, ^' g: c( q# M9 c. W- T
        │  3.2 决策树(decision tree)应用.html     3KB0 l: T; m) X& V; }5 C7 g
        │  4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html     4KB
    ) t% w1 `- H: s0 D1 l4 F8 F    │  4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html     6KB3 A; X3 y: @( V) {, }
        │  5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html     12KB
    . X+ Z  x- P; w# r* k, V5 D    │  5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html     4KB6 {& N4 P. J, c* w6 H2 L
        │  5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html     11KB1 ^* c- o0 [& y. a% s5 T
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        │  7.3 多元回归分析(multiple regression).html     29KB8 ^+ k7 T* Y) W5 `, {/ @
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    $ n# W6 E3 k" w8 l, W    │  8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html     6KB$ j: A4 v- G( a1 a6 b7 w
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        │  8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html     7KB7 ]+ L0 R) h  P+ V  q. a2 l4 x
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        │  
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    ; ^# z5 M( v& I) P8 b    │      Image [5].png     5KB
    ' r9 w6 Q# s* o6 x6 f  G    │      Image [6].png     8KB+ P2 U! S, S7 N4 Y, X) z8 Q$ q
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        │      Image.png     12KB
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    * e* `3 j+ L! d% j, E. e    ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files. ]2 _9 ^! L+ m9 Y+ }- g# J0 p% k
        │      Image.png     20KB
    * K/ ~! ~- R6 q' E8 ~. q& ~    │      
    1 a& w$ s) N9 L3 w    ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
    , J# Y  }7 g1 h! f$ L  \3 E    │      Image [1].png     9KB
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    . C7 t! G" |& P# o. I' O3 P    │      Image.png     12KB( C+ w; R+ q+ y
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    2 \/ j/ }8 R' Y6 Y, E9 l: E    │      Image [7].png     1KB) [! V; s. P; x/ B  F5 x" g: v! M
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    $ s& P8 O5 @* g1 a" p- z2 Q* X    │      Image [9].png     2KB
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      m) g/ |$ p$ b- U3 Q) ~, M    │      
    - N9 X  s' y! {( f& Y( j% Q4 Q4 I, M7 ^    ├─6.2神经网络算法应用上
      _( k. r: ?2 H8 r, y# C/ g8 d7 p    │      6.2神经网络算法应用上.mp4     95.96MB3 x+ Z/ L" {: v0 C6 c
        │      5 W1 j/ ]* U$ m8 o3 g# t; m8 G
        ├─6.3神经网络算法应用下
    7 p! b9 M6 x" H    │      6.3神经网络算法应用下.mp4     34.25MB9 \3 r2 h$ ?! i# _$ H6 P& Q  M. U
        │      
    ( ^; \  a0 ^. Y0 @    ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
    . N; \3 Q' I# v$ |0 j. \: B4 @    │      Image [1].png     3KB4 b1 N7 X2 Z6 m2 S4 }/ P
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    - l8 d" r6 m, c: C7 l7 X    │      Image [5].png     20KB5 l0 t' _) h( k% L6 Q
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    # V8 L  A; E4 @( X4 \& w    │      Image [7].png     74KB5 ?& s  [5 Y+ o! i7 B
        │      Image.png     2KB( v/ p0 {; ~& ]9 Z
        │      
    # |' m7 o! ?8 y) j    ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
    1 l% z: F4 `. S6 ]$ ^- S    │      Image [1].png     13KB
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    * M' _. y* U' y8 t7 I1 Y! b! T    │      / W( f5 D& Z" N
        ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
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        ├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
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    8 W2 q( \; d& d4 M
  • TA的每日心情
    开心
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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
    2021-3-15 23:52
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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
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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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    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]; v( k" Q: ~% I: B
  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-5-23 09:49
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    发表于 2017-11-16 10:57:40 | 显示全部楼层
    RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ
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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
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    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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