深度神经收集算法机械进修深度学系列视频教程(根本1)Python法式入门视频 课程Python先容_紧缩 情况设置 设置Python情况 以及数据范例 字符串String和变量 数据范例2整型_字符串 数据结构列表 列表List元组tuple对照 元组 辞书 函数 函数 控制流 控制流 控制流 控制流 输入输出格式 文件输入输出 毛病与异常 面向工具以及装潢器 图形界面先容 猜数字游戏 建立网页 去重4.2控制流 重录 (根本2)机械进修深度进修根本 课程先容机械进修先容上 课程先容机械进修先容下 深度进修先容 根基概念 决议树算法 决议树利用 最邻近法则分类KNN算法 最邻近法则KNN分类利用 支持向量机(SVM)算法（上） 支持向量机(SVM)算法（上）利用 支持向量机SVM上 支持向量机SVM上利用 神经收集算法利用上 神经收集算法利用下 简单线性回归上 简单线性回归下 多元线性回归 多元线性回归利用 非线性回归 非线性回归利用 回归中的相关度和决议系数 回归中的相关性和R平方值利用 算法 利用 条理聚类 条理聚类利用 总结 支持向量机(SVM)算法(下)利用 支持向量机(SVM)算法下 神经收集NN算法 (根本3)机械进修深度进修根本 第1章 根基概念清楚版 第2章 软件包安装和情况设置总述 第3章 情况设置分部详解 第4章 情况设置分部详解下 第5章 手写数字识别 第6章 神经收集根基结构及梯度下降算法 第7章 随机梯度下降算法 第8章 梯度下降算法实现上 第9章 梯度下降算法实现下 第10章 神经收集手写数字演示 第11章 Backpropagation算法上 第12章 Backpropagation算法下 第13章 Backpropagation算法实现 第14章 cross-entropy函数 第15章 Softmax和 第16章 第17章 Regulazition和 第18章 正态散布和初始化(批改版 第19章 进步版本的手写数字识别实现 第20章 神经收集参数hyper-parameters挑选 第21章 深度神经收集合的难点 第22章 用ReL处理VanishingGradient题目 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下 第26章 第27章 Restricted Boltzmann Machine下 第28章 Deep Brief Network |
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