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[大数据/云计算/算法结构/数据挖掘/人工智能/机器学习] 深度神经网络算法深度学系列视频教程

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发表于 2017-11-14 15:17:52 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 linese 于 2017-11-14 15:26 编辑

附属阅读:年薪25万只是白菜价 这几个专业的毕业生正被疯抢
http://www.odashea.com/thread-1895-1-1.html


深度神经网络算法深度学系列视频教程课程目录:

1.2: 安装Python和配置环境.html
1.2: 安装Python和配置环境_index.html
1.3 配置PyDev.html
1.3 配置PyDev_index.html
2.1 Package以及数据类型1.html
2.1 Package以及数据类型1_index.html
2.2 数据类型2 Numeric & String.html
2.2 数据类型2 Numeric & String_index.html
2.2_Part2 字符串(String), & 变量 (Variable).html
3.1 数据结构:列表(List).html
3.2 数据结构:元组(tuple).html
3.2_Part2 列表(List)与元组(tuple)的对比:.html
3.3 字典 (Dictionary).html
3.4 函数 (Function) Part 1.html
3.4 函数 (Function) Part 2.html
4.1 控制流1: if & for 语句.html
4.2 控制流2:while & range语句.html
4.3 控制流3:break, continue & pass.html
5.1 输入输出方式介绍(Output Format).html
5.2 读写文件(File IO).html
6.1 错误与异常处理(Error & Exceptions).html
7.1 面向对象编程(Object-Oriented)和装饰器(decorator).html
8.1 图形界面(GUI)和猜数字游戏.html
8.2 猜数字游戏.html
9 创建一个简单的网站.html
Python语言编程基础 (Introduction to Programming in Python).html
去重3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
重新编码3.4function1.mp4
------------------------------------------


1.1_课程Python介绍_压缩.mp4
1.2环境配置1.mp4
1.3配置Python环境2.mp4
2.1Package以及数据类型.mp4
2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
2.2_数据类型2整型_字符串.mp4
3.1数据结构列表List.mp4
3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
3.2元组Tuple.mp4
3.3词典Dictionary.mp4
3.4函数function1.mp4
3.4函数Function2.mp4
4.1控制流1IfFor.mp4
4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
5.1输入输出格式IoConsole.mp4
5.2文件输入输出FileIo.mp4
6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4
7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4
8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4
8.2猜数字游戏.mp4
9创建网页.mp4
去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
重录3.4Function1.mp4


----------------------------------------------------


1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
1.2深度学习介绍.mp4
2基本概念.mp4
3.1决策树算法.mp4
3.2决策树应用.mp4
4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
5.1支持向量机SVM上.mp4
5.1支持向量机SVM上应用.mp4
6.2神经网络算法应用上.mp4
6.3神经网络算法应用下.mp4
7.1简单线性回归上.mp4
7.2简单线性回归下.mp4
7.3多元线性回归.mp4
7.4多元线性回归应用.mp4
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
7.6非线性回归应用.mp4
7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
8.1Kmeans算法.mp4
8.2Kmeans应用.mp4
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
总结.mp4
支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
支持向量机(SVM)算法下.mp4
神经网络NN算法.mp4


----------------------------------------------------------


1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
2 基本概念 (Basic Concepts).html
3.1 决策树(decision tree)算法.html
3.1 决策树(decision tree)算法_files
3.2 决策树(decision tree)应用.html
3.2 决策树(decision tree)应用_files
4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)_files
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html
5.2 支持向量机(SVM)算法(下)_files
5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html
6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上).html
6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files
6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html
6.2神经网络算法应用上
6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html
6.3神经网络算法应用下
7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
7.3 多元回归分析(multiple regression).html
7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
7.5 非线性回归 logistic regression.html
7.5 非线性回归 logistic regression_files
7.6 非线性回归应用:losgistic regression application.html
7.7 回归中的相关度和R平方值.html
7.7 回归中的相关度和R平方值_files
7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg
HierachecalClustering.png


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第10章 神经网络手写数字演示.mp4
第11章 Backpropagation算法上.mp4
第12章 Backpropagation算法下.mp4
第13章 Backpropagation算法实现.mp4
第14章 cross-entropy函数.mp4
第15章 Softmax和Overfitting.mp4
第16章 Regulization.mp4
第17章 Regulazition和Dropout.mp4
第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
第1章 基本概念清晰版.mp4
第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
第21章 深度神经网络中的难点.mp4
第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
第3章 环境配置分部详解.mp4
第4章 环境配置分部详解下.mp4
第5章 手写数字识别.mp4
第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
第7章 随机梯度下降算法.mp4
第8章 梯度下降算法实现上.mp4
第9章 梯度下降算法实现下.mp4



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