|
admin 发表于 2021-5-19 17:22:06
27692
106
机器学习深度神经网络学习基础课程 深度学习基础必备课程4 Y4 d) v. H/ ^# `8 D/ d k1 ^6 S$ u
课程目录1 B3 }, N# [2 s' e9 k1 Y+ C+ c
(1)\\视频；目录中文件数:30个
) z" H: H% d# i7 Q├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp48 G) E5 B; ~; u. z: R, G! I; K
├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4; C9 ?% f5 V. }0 |3 R
├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4
5 ?4 _' ~/ K* D6 T9 o: Y├─(4) 2基本概念.mp4
' p; r- C/ p/ h2 C8 b' h├─(5) 3.1决策树算法.mp4+ D- g1 P% [9 h; D" h# f
├─(6) 3.2决策树应用.mp4
7 Z& H- ?; c# k/ @6 D+ n├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
1 X9 Z1 j4 d8 L4 V7 ^! E├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp43 b ~& {" s; S7 d7 S; S& ~* F
├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html& [6 z9 u, h$ F; u7 T( l
├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html: [- y/ ^, \' h' C2 S
├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4/ Q! J1 [- B r* V
├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp48 l* ?/ l2 }7 y4 I# k2 f
├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4
7 S7 q1 _0 U6 Q" X├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4
2 w' l- S2 h5 q1 r$ }├─(15) 7.1简单线性回归上.mp4 m, ~8 g$ G& ]% ~/ e
├─(16) 7.2简单线性回归下.mp4# R; \' Y5 r6 Y& V
├─(17) 7.3多元线性回归.mp4
. s+ H l6 r' @1 X: a; ^- q5 T2 b├─(18) 7.4多元线性回归应用.mp4
5 ]) f; ]. r$ ?3 k0 s" N" P├─(19) 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4' I$ Z5 S- _ e/ l% C
├─(20) 7.6非线性回归应用.mp4
' m- b% b( R9 n+ m5 d$ i Y z├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
6 }, F! G2 @+ |: j! r├─(22) 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4$ E/ q0 ]+ F7 v: |) k- m
├─(23) 8.1Kmeans算法.mp40 H- q0 E, o5 e% w& k) k. g
├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4
% S* j& P( c' j: e$ n. t├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
. w6 u. }4 ]$ p' p, P5 t* W4 z1 w├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp44 N+ O6 H6 G. V6 q8 r! u
├─(27) 总结.mp4
' o9 \9 Y2 {7 M# ]! W├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
& M# H+ U+ z; `# q, }5 X+ I3 M├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4
( q. f- ]& _& r! d& t├─(30) 神经网络NN算法.mp4
8 F. w( e" q& P' X8 c. a(2)\\课件；目录中文件数:29个
. B2 [- s# T8 Q- r: N├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
5 J7 v q& [* ~5 M" p, s* |├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
) N1 j3 H( K# P8 ~# i5 S├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html O Q! h- p8 e3 ?4 G8 ]! Q) W
├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html
/ B3 g* q0 r( X5 Y├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html
2 s3 s0 Q a# F: K├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html) O8 C0 d8 l! m( c0 A: l
├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
& \ Q) T; D( o6 q├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
# n1 r/ v' \" ]' i6 N3 n3 K├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html1 b8 a# }0 ^4 `; M
├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html
( m4 N% T1 n6 K2 k9 |+ D" g6 g├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html: J0 Z/ c) M* T4 e
├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html+ y( `% v' m8 G4 |- q+ m3 t/ e
├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html9 O: }' D4 I. W
├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html# W( p! i' Q$ H6 {
├─(45) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html% P1 O$ U0 y: E% w
├─(46) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
+ z0 @1 n9 Q9 I# u" Q├─(47) 7.3 多元回归分析(multiple regression).html& D' z( R/ |1 K5 V
├─(48) 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
. {/ E0 ?+ y: R├─(49) 7.5 非线性回归 logistic regression.html
$ i4 Y7 m+ N' N$ o. q: ?: W├─(50) 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html7 R$ a/ x; O! E, S; V, u5 F
├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
" \& G3 _+ B) R' k# A. G5 g├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
+ a2 e* z! }* T├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
: I, E7 Y9 j/ l# Z" p' Z├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
, ~+ H3 j; t* \. x/ g( M' d0 x├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html" a- b+ E) X3 K% U2 _2 ]
├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
' Z5 g& B/ y; r M/ |7 u├─(57) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg
% ?& U* e! k) Z f├─(58) HierachecalClustering.png7 I) J" w! v i5 s' X6 k6 z2 Z( v
├─(59) 代码与素材.rar
$ \+ Y. h! w W9 s(3)\\课件\\1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files；目录中文件数:14个0 u4 e4 r3 w8 o3 p- J
├─(60) 1-BOngaxvWRFHm3O2yo3YPhA.jpeg# C5 H" c5 |2 P2 Y, e3 e3 ~% L
├─(61) 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg
( _0 ~9 J& l% p6 c$ x) n├─(62) 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg, B7 k. G! a/ [* u9 C0 I2 [' m
├─(63) DeepNetwork.png( M- F7 @& p2 ~. I4 c
├─(64) images [1].jpg
8 g: o! b& t) y: O├─(65) images.jpg6 A+ P8 h$ _* [: @$ a$ x& M5 C, c
├─(66) imgres [1].jpg/ h3 R1 O) i* K5 K& ] V. p! ^
├─(67) imgres [2].jpg _ @' g+ g1 [6 B r8 E* u
├─(68) imgres [3].jpg6 y: a4 |$ F; f' N0 p' u
├─(69) imgres [4].jpg9 l$ R5 t% b3 }* d u$ a8 ^
├─(70) imgres [5].jpg* i K4 y/ o: q( I3 Q
├─(71) imgres [6].jpg' k* Z+ R% v3 j
├─(72) imgres.jpg
! A: s* [+ H( S% E9 U4 R6 u- i├─(73) science-journal.gif
2 \3 l8 m& i5 {(4)\\课件\\3.1 决策树(decision tree)算法_files；目录中文件数:10个3 T# Y' K% h' y% Z3 r
├─(74) c2cec3fdfc0392456a6ac4258694a4c27d1e2538.jpg9 |# q- x) P/ j* D
├─(75) Image [1].png
; Z. U# C& W6 `' q- j; P├─(76) Image [2].png0 l9 i+ e5 V: Y& x
├─(77) Image [3].png
8 f" n7 Q$ h4 B' S( }, Z0 Z0 H# ?+ o├─(78) Image [4].png
$ S$ l6 }4 @6 n b' h├─(79) Image [5].png
) d( N( }# \, W├─(80) Image [6].png
0 q/ Q' |$ x( N7 f- Q0 T; l├─(81) Image [7].png
2 t. @+ S: I' A$ r1 {├─(82) Image [8].png. F" e4 i, r `3 m: _" |0 W
├─(83) Image.png( C O( b! V6 Z" D
(5)\\课件\\3.2 决策树(decision tree)应用_files；目录中文件数:1个
( t1 s9 t$ U9 n6 s├─(84) Image.png+ N( z2 g; S5 e( M
(6)\\课件\\4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files；目录中文件数:7个 b3 Z6 T: p& J% F
├─(85) Image [1].png1 _# K' @7 D" G, S% G3 _
├─(86) Image [2].png
4 e: ~1 o9 F) u├─(87) Image [3].png
6 T3 r* S" [( o% E9 G0 u0 U. @├─(88) Image [4].png# F& m* a* p1 ^7 d7 H4 z
├─(89) Image.png3 c2 b! ~* ]9 E" @$ J- @
├─(90) images.jpg
: v r; P/ W* q# Z- J. w├─(91) imgres.png
2 ~6 z+ t5 n2 o/ b(7)\\课件\\4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files；目录中文件数:2个
3 u" n/ K; [. \0 w/ Z* l├─(92) kahi2.jpg1 Y( w4 f9 D* l# b, C! [
├─(93) Virginia_Iris.png' P0 i9 ?5 ^: p# @
(8)\\课件\\5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个
. _) \ s, ?$ V( ]$ y# P* X├─(94) 220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png
; u! E0 ?# z2 ~- Z├─(95) Image [10].png8 n+ @& P w2 s5 X
├─(96) Image [11].png
+ a4 b8 ~, @7 o9 c├─(97) Image [12].png+ ]( p0 H' ]( h2 j. @+ U
├─(98) Image [13].png
7 I. S8 l& f9 V5 v [+ }8 E├─(99) Image [14].png1 T6 `. ^+ |1 `. P1 P& R
├─(100) Image [15].png8 t0 l3 S$ q0 g4 P ?8 o
├─(101) Image [1].png
; L* ~" h! `/ y" X- V6 {1 l├─(102) Image [2].png
# ~/ _6 {: a* v* [8 ]; e├─(103) Image [3].png
4 g' j% Q# R* L+ W& i├─(104) Image [4].png- o, n z5 v2 O5 C* l! h1 U6 u/ x
├─(105) Image [5].png
& L: b: C& |: v8 a& I! O1 E# a6 \├─(106) Image [6].png
4 l2 ]9 _* V8 z9 d* @2 _├─(107) Image [7].png' q1 u" d7 R% h+ K- |5 P# _
├─(108) Image [8].png7 V8 k, i; x- M( X [
├─(109) Image [9].png
# [: z7 _& C& @' Q" N├─(110) Image.png
% m% @& _9 R" H8 F├─(111) images [1].jpg
( o9 o2 ~* w; _ G0 k9 ?├─(112) images.jpg
/ @9 ~; y$ u+ M% c' T; [(9)\\课件\\5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个" A' C: L: y; I; }
├─(113) Image [10].png" g5 E' x% ^7 _2 V# V
├─(114) Image [11].png
& e( M$ y0 D" m* O├─(115) Image [12].png
2 b3 _+ k" h8 X4 k7 f( d├─(116) Image [1].png, k5 ^8 G0 p4 v/ `7 t1 I
├─(117) Image [2].png
) J) j0 s6 F/ I4 g! v├─(118) Image [3].png$ V: E! @+ t/ o9 w# B$ I# N
├─(119) Image [4].png
' ^+ Q! c" h- R2 r├─(120) Image [5].png
. U4 z- [! k: A: L0 u├─(121) Image [6].png
: v" v: ?) K) j$ a% l8 s├─(122) Image [7].png+ @9 |& p3 P7 k
├─(123) Image [8].png
5 [! M2 `+ h% S7 N) V$ F- Q├─(124) Image [9].png& t9 J4 }! D- j) t
├─(125) Image.png: l5 I. _" K8 x; k" p$ O' W
├─(126) main-qimg-b88037063b9a4cae241ee6b0ab841356.png
8 i9 M! g! F2 Z. f- f├─(127) main-qimg-de8f2ca9c807ee184e2509639fce066d.jpg
# \. }& `5 F7 N├─(128) main-qimg-dff9507297a2320460ff4d9cd5825683.png0 ]/ Q6 _( E' U: l
(10)\\课件\\6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files；目录中文件数:16个
+ O) x9 S' q9 l├─(129) cross_validation.jpg3 e" k! x8 e( ]' k/ `
├─(130) Image [10].png' Q J2 ]# W: W$ x! Z
├─(131) Image [11].png$ H6 W0 L# l9 P7 z( S( M6 e
├─(132) Image [12].png
4 x3 J2 _) d0 ]: E1 j* }+ c0 g├─(133) Image [13].png# @* y( q" s/ x6 M5 f
├─(134) Image [14].png8 k, K( g& }( [# L) ?3 [2 u' k8 L
├─(135) Image [1].png5 z% \9 @8 O2 p& M1 i
├─(136) Image [2].png( w: Q" A+ A9 m2 W; O
├─(137) Image [3].png
+ M# H/ K3 Q* N7 c9 l/ M├─(138) Image [4].png# f$ s& D5 j% w: U a5 h
├─(139) Image [5].png
! k$ m$ Q- s( D8 u5 T├─(140) Image [6].png" v8 |9 j8 H4 Q2 l+ T' ]9 H: w( r
├─(141) Image [7].png+ L5 G9 ]+ z* {1 y! Z% w2 p, F
├─(142) Image [8].png
9 \% D: y# d3 h) z! n" u├─(143) Image [9].png# f) ^, @+ t! i7 r3 s
├─(144) Image.png
9 l3 @/ F8 A% Q9 f6 |4 j(11)\\课件\\6.2神经网络算法应用上；目录中文件数:1个' s! V8 _1 C, j) F0 _2 W* d( T
├─(145) 6.2神经网络算法应用上.mp44 l! F- k, {7 |0 Z( l
(12)\\课件\\6.3神经网络算法应用下；目录中文件数:1个6 g: r) k+ z$ @8 Y" |: i L9 g
├─(146) 6.3神经网络算法应用下.mp4, g# {8 X; x1 g" N1 G1 c9 a
(13)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files；目录中文件数:8个
8 G. _6 w$ R. l4 {4 w8 {: F├─(147) Image [1].png. u. f# n% l* @2 V# p& a% z
├─(148) Image [2].png; _8 h8 a, _1 E6 C, M- |
├─(149) Image [3].png' L2 x" H" x0 D. R) ~' j4 |+ |. }4 T! N- N
├─(150) Image [4].png( m( W9 s* `1 z2 F2 q- K8 z
├─(151) Image [5].png0 {/ m$ ?$ v" ^, j
├─(152) Image [6].png, R& B, x F% N$ g# f) N' E
├─(153) Image [7].png
9 f+ y- c0 N; D/ F) x├─(154) Image.png( y d! L# j* m: X/ p; B
(14)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files；目录中文件数:7个
; Z1 n: ~3 m; e- {& \' V4 a├─(155) Image [1].png
H8 L* b3 P4 C, H4 l! ~' \1 G├─(156) Image [2].png
! m' k* D' @% h0 l├─(157) Image [3].png
( U# t/ q: f9 T+ F3 Q- a5 u├─(158) Image [4].png( \8 D+ x8 {; q8 u# T* w, ]
├─(159) Image [5].png- `$ `. {$ _& Q* T) W$ R- j
├─(160) Image [6].png
6 m6 P3 E* [5 I) T9 ~. Q├─(161) Image.png
+ Z O* U! @7 ]: ?* n; ^(15)\\课件\\7.3 多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个
2 k; h. v" O" G: X8 n├─(162) Image [1].png! m* i2 Q6 b$ n' [$ k% T# x
├─(163) Image.png
3 K: } Y1 U% _8 r2 ?5 R(16)\\课件\\7.5 非线性回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个4 ^/ p7 F5 x0 R& o7 _
├─(164) 001QAImHgy6I1oEKVWg50&690.jpg
+ h1 {, ?: M3 m2 t├─(165) 001QAImHgy6I1oGTmnA36&690.jpg# T% |3 s7 w( W% |! n! w% s
├─(166) 001QAImHgy6I1ohlalO18&690.jpg
6 J* @5 M4 G- b+ x5 e. ^├─(167) 001QAImHgy6I1oi9u8Kae&690.jpg% f) l, ^( D- G/ ]$ k, L) d" S
├─(168) 001QAImHgy6I1ojfTjYaa&690.jpg
! z, k8 M' L) ~6 z: ]├─(169) 001QAImHgy6I1oJm3Qz27&690.jpg
G" y% A/ y: ~/ E% p, {' k* I├─(170) 001QAImHgy6I1ok9Brb61&690.jpg
3 f8 _' T3 g" ?6 t/ G: G├─(171) 001QAImHgy6I1olbW3yfc&690.jpg
7 m* [$ K _/ f! R├─(172) 001QAImHgy6I1omK5aoc8&690.jpg* o" e. a2 l/ q0 n9 n. o
├─(173) 001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg1 q# P" H0 e5 x4 z1 {. Q2 M
├─(174) 001QAImHgy6I1otAWE890&690.jpg
7 G! u/ l* u/ I* `! J* S├─(175) 001QAImHgy6I1oudixl13&690.jpg
: V% j+ ^& J- V1 k" f! B7 V2 V├─(176) 001QAImHgy6I1owps7Ud2&690.jpg) a. q8 F% y& L
├─(177) 8694e4193ba45b55403595096b7d23c5.png
/ Q, e9 v0 `7 n├─(178) Image [1].png
+ h- Z3 N/ i3 j├─(179) Image.png0 M) {; [, `3 S1 t
├─(180) imgres [1].jpg2 {3 q7 V1 n$ z d
├─(181) imgres.jpg0 C; i8 g( P8 T6 A
(17)\\课件\\7.7 回归中的相关度和R平方值_files；目录中文件数:7个1 B% I8 C' Y* K w: n, N
├─(182) cb8065380cd7912374922436af345982b2b78006.png
3 x' x2 E7 Q8 z/ D9 Z6 m6 E├─(183) Image.png
( K8 Q$ K( r/ ^5 y' g0 }7 O6 p├─(184) imgf000045_0001.png
0 `2 [ _; |$ e5 c$ b' M( d├─(185) imgres [1].jpg. Z7 t/ c: b& `: ~" A* c7 U
├─(186) imgres [1].png6 u8 h2 T, D* e8 k" d
├─(187) imgres.jpg
% z: V! [( d7 g├─(188) imgres.png
$ \+ _7 C/ D/ t8 b(18)\\课件\\8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files；目录中文件数:16个+ d( C I4 s! v( F9 F
├─(189) Image [10].png" a# }; s: W+ c0 _1 g, @
├─(190) Image [11].png8 G3 s }2 |' v- j7 [& W5 N1 F9 K0 u
├─(191) Image [12].png, D9 v. t- |5 H% m: N* c
├─(192) Image [13].png
. q6 e5 A' u. a9 S) A. N├─(193) Image [1].png
( n+ i- r$ L% n( [" T9 p1 X├─(194) Image [2].png1 R3 I+ }; b% Y" }. h. d* j& q; w" n
├─(195) Image [3].png; v8 s! N5 a8 G: _6 j L
├─(196) Image [4].png9 J5 }, R k; |. f; ^3 `# Q
├─(197) Image [5].png
! {7 W$ k: h2 ^+ h: }├─(198) Image [6].png9 f& a: ?8 g R" |6 T' k/ f. P
├─(199) Image [7].png
y# ^- K) J! x$ e H b├─(200) Image [8].png
1 ]; g$ [; c& O$ r├─(201) Image [9].png
3 Z: {; _7 t+ \+ t├─(202) Image.png
. J# ]- p, d9 Y4 P├─(203) imgres [1].jpg" \7 q8 i$ ~- B7 H# [2 ?& q7 R+ \
├─(204) imgres.jpg6 i* q* G0 k, @& @1 ?7 W U
(19)\\课件\\8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files；目录中文件数:1个
% H( S( e9 B/ m- L" M& h) h├─(205) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png
4 a! x" i, |# h* }$ r% |% e! Q p% r
8 F9 s% D! u6 Z4 t4 \4 m% L# F视频截图
" h% C( \% T% D
1 f/ \& ]- z1 A) b8 _3 q资源存放>百度网盘
7 L6 Y) j ?, p8 {. x; X1 [2 \& ? \+ b, T' i
下载地址
% X6 b0 r+ C) ~6 R. ]: R$ S2 v. h* T0 X, S, u- B' G' ^5 B8 w4 L( w
VIP会员全站免金币) `2 Q. z: ?. L: r4 r+ K. {
IT直通车已为全国各地程序员提供上千G课程资源
6 v, x! s4 D. V Q如您需要购买本站VIP会员，请点击「开通VIP」享受全站资源免金币无限制下载！* L: x2 i/ @, h
9 p9 A6 Q" |3 q
失效反馈
, q* j" y$ t. w" [IT直通车所有资源都存放在自己注册的百度网盘，失效可修复，确保持续可用: G( E& c( f3 Z2 \" ^) a' ~% g
如您需要的资源链接提示失效，请尽情反馈给我们，将在收到反馈后尽快修复「点击反馈」
, V& S* f5 _8 ?7 q/ c/ m7 O3 `. O! b/ @& s) ~' G: g5 d! S2 {6 w+ ^
获得帮助
6 o# M1 C! L) Q7 w& d需要帮助吗？点击网站右侧在线客服，7X12小时在线！
. I# }2 p# W' a/ G) D0 F a- x/ n1 j G# e$ D9 ?9 S
" @" G( ?2 d, S0 M# V: Z4 k" V |
|
[复制链接]
![[Python] 超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程](data/attachment/temp/202012/21/154926ysrghb7sw7j3grkt.jpg.132_110.jpg)
