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4 O+ }, b) k1 t$ b. b" X3 R# U! g; K3 f! J* Z4 {2 V
课程目录
: ?( E8 u2 c2 K│ 0 a2 ^2 G" c0 B) w V- M
├─视频
+ c+ [0 h: _& A P8 @│ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 50.56MB0 d0 W# g6 r' h& D5 T$ _
│ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 9.95MB
$ `4 e+ L% ^6 y│ 1.2深度学习介绍.mp4 52.68MB0 O! ?5 d' |; ?1 u! f1 ~/ w7 `) k( W
│ 2基本概念.mp4 56.92MB% e2 G1 [1 a7 f0 i
│ 3.1决策树算法.mp4 54.25MB1 h- C' s$ x' a6 _
│ 3.2决策树应用.mp4 72.42MB
7 j, F* R) k! P" H2 @8 W4 s/ I" \│ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 38.85MB
2 k$ P6 f1 P' e8 b3 j│ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 57.47MB
& ]1 X, H. q$ n% a3 M7 W: i2 [2 o* N1 ?│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB8 O% e5 Y; u% Y
│ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB! Y" i1 G% g9 f4 p/ ?0 O8 Y
│ 5.1支持向量机SVM上.mp4 35.56MB1 |7 T8 K3 n3 ~2 y
│ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 34.97MB( F+ s9 R/ S; K9 d! M9 n% n
│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB$ p3 Y" V" e! N- y7 ]6 e! Y7 p+ I
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB
) w) C6 s# t* t0 i" c) q+ i│ 7.1简单线性回归上.mp4 40.76MB
`- o! u4 f& i# o. E" [│ 7.2简单线性回归下.mp4 52.49MB1 v( b) M4 m: E) L9 s" s& E
│ 7.3多元线性回归.mp4 42.22MB& i0 C4 |; T9 j0 j" b! T
│ 7.4多元线性回归应用.mp4 51.17MB3 }! B, m7 L3 B; b1 d0 r& I
│ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 30.34MB, D$ j/ }/ v S
│ 7.6非线性回归应用.mp4 56.58MB4 v) ]/ m0 ]4 r$ ~- J* V
│ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 38.05MB
0 o6 F4 u ]' s( {│ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 43.12MB
% {5 A( V9 R; d│ 8.1Kmeans算法.mp4 35.43MB
+ w! C0 V+ n# F2 S. [! ]. [" _│ 8.2Kmeans应用.mp4 61MB
1 c D2 H/ X/ a$ R. _& A3 ?# V│ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 29.82MB
6 r4 I6 t1 K8 p9 B9 a│ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 62.52MB5 ]% \ i2 o0 Z. f: g" i) h
│ 总结.mp4 55.39MB7 R+ f4 Q/ D5 z
│ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 55.15MB
8 v& s o; f1 c4 D. q( @2 d│ 支持向量机(SVM)算法下.mp4 36.1MB
; {% Q# \/ p4 E e; V+ W0 ]│ 神经网络NN算法.mp4 77.51MB6 ?# n. C V9 d% Y: A/ D
│
% C2 L. S' Q( _, u/ u# T+ B└─课件& D9 K4 h9 Z" n& N7 b3 @" W
│ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html 3KB
, r9 k; s( _ h/ n& W6 |! D5 d │ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html 9KB
7 I, A/ P1 F5 b! [. l │ 2 基本概念 (Basic Concepts).html 6KB; D0 `+ c+ E. t
│ 3.1 决策树(decision tree)算法.html 9KB. F" c) `% R2 b' ]# T8 i) _2 v
│ 3.2 决策树(decision tree)应用.html 3KB* K. o2 O& v' n5 J& X
│ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html 4KB" i* b/ m% u" {( o
│ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html 6KB
9 r3 X7 _" n4 @7 \- t4 P$ I │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html 12KB
) g9 s$ @ s1 D0 y+ A │ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html 4KB! j% v9 Q' I# K7 f* U; {
│ 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html 11KB
0 Z( z/ e0 [2 p q4 B% Q6 u D0 H │ 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html 7KB8 E6 m1 Z8 v5 L. F
│ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html 9KB
" C6 H& e5 _ s" @: u1 [4 K! ~ │ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html 5KB1 d# H V0 Z1 ]' e) L4 A
│ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html 3KB
, D0 C' \0 y; {; \% M2 s │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html 13KB3 y% k; Q& d0 ^+ F/ q
│ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html 4KB, S5 _7 V4 p* i8 E. n* S2 Z
│ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html 29KB
8 x- v, x! x# H- C, p/ ^* t0 u' m │ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html 17KB0 N' y+ X& S$ z' M5 `
│ 7.5 非线性回归 logistic regression.html 9KB
' Y0 q- \; u6 h3 P6 W; N5 J5 _3 q │ 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html 2KB
* S& M- [- n9 j/ d5 H │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html 5KB1 B$ x; X# Y1 y, S5 y. Q- r- }
│ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html 1KB
7 I& n: \$ U; }3 D' G0 E$ ` │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html 6KB
% ]9 F$ R) f" a3 d │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html 5KB8 ~. s* K: V9 D5 m5 o5 n
│ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html 3KB3 B$ q+ V& u+ `7 K
│ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html 7KB
; R0 j' N% T& J' U │ 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg 4KB" D* Z) q4 {0 g
│ HierachecalClustering.png 9KB8 }. t) N3 v m5 n Y Q0 H
│
5 _ _+ J0 X6 [- M' K$ p6 _- u% l ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files) ^: A& F' H% {: Y
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│ 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg 95KB
1 Z0 [8 \" n7 p+ e │ 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg 66KB8 {+ Z6 J; e- }
│ DeepNetwork.png 184KB( `) M4 w& y# d( I- d6 D' s. J
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│ images.jpg 9KB
% u! s- Q$ u/ j; c: s# J │ imgres [1].jpg 15KB
: s4 l* v$ X; e9 Y! D │ imgres [2].jpg 12KB
7 P n# Y" H4 m$ L# P& Q5 e& Y │ imgres [3].jpg 7KB# ~6 r+ ^. Q& ?
│ imgres [4].jpg 12KB
) i# [% P4 _1 C _( b- }) p$ X# n$ b │ imgres [5].jpg 9KB
( j& }4 Y. l' [2 T │ imgres [6].jpg 11KB8 l# E3 I7 K) N6 g3 r# U# J# }
│ imgres.jpg 5KB
Z$ a1 Z7 I g+ x7 l │ science-journal.gif 74KB3 L( C7 V8 a9 t
│
, N: w0 v5 t5 f R# L3 N" y ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
; w: S& w9 F6 _ │ c2cec3fdfc0392456a6ac4258694a4c27d1e2538.jpg 66KB
2 X1 ? g$ l( C2 i9 X @- M │ Image [1].png 20KB
. J0 L1 f; x1 ~) B. h' _ │ Image [2].png 3KB$ `0 _ _3 u& M" J
│ Image [3].png 744B
1 ]0 E$ p% ^! {. |/ ^ │ Image [4].png 20KB& h0 [+ K4 F- M. b) X( g
│ Image [5].png 5KB
: C! H3 t" U1 l( B% d+ U0 Q │ Image [6].png 8KB
. [6 C2 `! Y) h$ f! a' r6 Q │ Image [7].png 5KB
" y& e3 b. c. @" k' A │ Image [8].png 23KB! e8 S+ H# Z4 _
│ Image.png 12KB2 T" W1 X4 s. p6 j4 P# P% @
│
. D+ s/ d" x4 O5 _$ q& n5 ? ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files$ F( i8 Z ]( u) Y( M
│ Image.png 20KB- h& {: X0 K; t8 z" |8 o
│ 9 v8 R/ f5 K4 ?& d
├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
+ m ]8 Q8 \7 `) ` │ Image [1].png 9KB
! b" a* K1 [1 X% }$ W. X& H │ Image [2].png 617KB
# N& n, ~9 ~& \6 Z. a' N │ Image [3].png 137KB: Z. d# p' X- V0 A1 Y1 }* j6 k0 p
│ Image [4].png 248KB" G$ x9 ]2 `6 d- l6 g& d
│ Image.png 12KB) o3 f8 z" y8 n1 f+ n
│ images.jpg 6KB. n1 Y* i0 f) G+ x$ U0 s- C
│ imgres.png 2KB
j7 i. [9 d' L │ 7 F9 J& j) w& C S2 [
├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
/ H, m; F% k8 t4 w; R, p │ kahi2.jpg 42KB
1 J8 ]3 j' q/ o& L T0 o' {) l% x │ Virginia_Iris.png 66KB
' [$ f! Y$ _4 p7 ^ │ ' m/ k& Y: ~7 l# }" S+ u7 z
├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
1 K! |8 G9 q6 C9 N- R# ~8 [ │ 220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png 7KB$ q2 E( ~" |3 v9 G8 W( F# f
│ Image [10].png 492B
7 Y) V' s0 s. x7 F │ Image [11].png 3KB
1 P& J. p% k5 W │ Image [12].png 596B$ d! @* c" X0 y! I& [5 a8 |, Z$ b! g
│ Image [13].png 2KB" H* n4 b# _8 ?. g
│ Image [14].png 217KB
2 [5 T/ z5 {5 ] │ Image [15].png 270KB1 [2 W+ x q9 q0 v3 c
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│ Image [2].png 1KB
: [7 s( B7 ~4 e u │ Image [3].png 1KB8 w9 t; ^& Z# `' {$ I" g2 X& c( M/ I
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│ Image [8].png 3KB" R( y6 ` g. z; i
│ Image [9].png 2KB+ h7 s+ w& ]2 e, D
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│ images.jpg 5KB
0 u v m! n4 Q2 x/ G4 E │
. J7 G7 j- C8 M% y5 \) t ├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files3 L' P% }% n7 E' F
│ Image [10].png 1KB
' e! |9 m/ @! m' W │ Image [11].png 2KB: U5 n# x$ ^) k9 z( \
│ Image [12].png 2KB: m- W( Y- R$ Z+ p9 n: d! V, o
│ Image [1].png 3KB
8 h9 C7 a+ S- B9 h( b( o0 S │ Image [2].png 1KB
1 M% u B& k7 G% g# H │ Image [3].png 3KB
: ]- i3 r% T3 F" E6 C │ Image [4].png 2KB
/ Z* c) b. e' o6 h3 j$ ^ │ Image [5].png 1KB
7 T) g8 @$ z' o! g │ Image [6].png 4KB
' q8 v+ _+ a( y5 X2 j │ Image [7].png 1KB
* o, ]1 ?( a& c; o9 y │ Image [8].png 746B
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│ Image.png 13KB
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7 d7 y, V5 f% l) n, H O* Z5 f │ main-qimg-dff9507297a2320460ff4d9cd5825683.png 1KB
) G D& b2 t3 A4 p- a │ % M9 W, |3 q7 P! c4 Y
├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files7 x( w1 \& g6 E3 y, [
│ cross_validation.jpg 56KB
/ k& S* {6 X S) q │ Image [10].png 2KB
1 _7 ]# v/ ]( ?+ ~; T- ?) j, e" b │ Image [11].png 2KB
. s, {; |- ~: _/ w │ Image [12].png 2KB8 H0 F3 D9 w7 q9 R3 p
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│ Image [4].png 945B
! U; w. D& \( @0 m- I/ E x │ Image [5].png 2KB7 K- h/ g: L b1 K
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$ H" | R$ }2 p2 D+ [* U$ N │ Image [7].png 2KB7 f3 M; @$ g) |) a" ?' t+ `# M
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│ Image.png 12KB; }! i5 U t: {
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! d# N2 _' E' F' M* w3 F ├─6.2神经网络算法应用上1 Y& C; t) I: x
│ 6.2神经网络算法应用上.mp4 95.96MB
r3 E" @9 x2 K$ c7 B3 C │ / t9 \; d3 m$ X6 C# E! C! ~
├─6.3神经网络算法应用下/ J+ y8 H) m4 ?2 j
│ 6.3神经网络算法应用下.mp4 34.25MB# h4 g* \! a# n& H. l: x
│
0 u/ j2 {. `8 M1 A ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files5 `2 U( e9 P" J
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4 @- u, B9 `% }" X( Y │ Image [4].png 20KB
) U8 J2 l- D/ f# F) x; V$ y' q( | │ Image [5].png 20KB
( H1 o- F0 C" W6 c! W │ Image [6].png 11KB$ W; D5 |8 k% d, R
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│ Image.png 2KB
9 d0 R/ ?, T' \, y │ ' F# M. [6 J( p! N( d% y
├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files& O" Y! Y9 j+ r5 g$ F
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& h! N p U4 {% e) A% t4 f9 V" w │ Image [4].png 4KB% g% g2 V J) B
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, ~; ^1 w3 m$ s4 z. v/ q │ Image [6].png 13KB
7 N) D1 c% I4 r+ P2 O3 x5 A- d1 L │ Image.png 18KB ] ?! T) V4 k# k* F4 S9 G
│
: s7 t/ x6 Y! f, i0 H ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files! j1 v/ {! ^2 ^* u2 B4 ?
│ Image [1].png 1KB
/ u6 r( b" r1 }4 [. M │ Image.png 74KB
, |3 d7 R0 z$ b │
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│ 1 H3 X, k3 Q0 }1 t. b2 q
├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files+ z4 i; q8 Y2 n8 ]( q& I x
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* P. }' }3 _1 N* r ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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( Q( y! f' k* S1 s( U/ j │ Image [2].png 7KB
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. z1 `8 o8 H6 p$ h# u' b │ Image [4].png 2KB
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4 t* Z; W" x1 s# y9 Q │ y) s; P' U( @1 S, m
└─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files, K0 F% t* q6 b* t6 _6 k
810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png 4KB
' S& C* ]1 c1 ]- W% n, L0 P6 ?; e
2 E% A* l: ]! r2 A) M6 g9 Y p5 C
3 r9 y3 e* B0 t/ ], A: Q C7 b/ P" w" y
/ z$ O1 k7 _; L1 q; ]* p: d5 b5 r6 V$ ^7 d! r M
* F3 ~( ]" ^* I( @& u
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发表于 2017-11-16 00:30:02
发表于 2017-11-16 08:28:22
