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

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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
课程目录
(1)\\视频；目录中文件数:30个
├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4
├─(4) 2基本概念.mp4
├─(5) 3.1决策树算法.mp4
├─(6) 3.2决策树应用.mp4
├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4
├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4
├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4
├─(15) 7.1简单线性回归上.mp4
├─(16) 7.2简单线性回归下.mp4
├─(17) 7.3多元线性回归.mp4
├─(18) 7.4多元线性回归应用.mp4
├─(19) 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
├─(20) 7.6非线性回归应用.mp4
├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
├─(22) 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4
├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4
├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
├─(27) 总结.mp4
├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4
├─(30) 神经网络NN算法.mp4
(2)\\课件；目录中文件数:29个
├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html
├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html
├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html
├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html
├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html
├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html
├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html
├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html
├─(45) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
├─(46) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
├─(47) 7.3　多元回归分析(multiple regression).html
├─(48) 7.4　多元回归分析(multiple regression)应用.html
├─(49) 7.5 非线性回归 logistic regression.html
├─(50) 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html
├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
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├─(58) HierachecalClustering.png
├─(59) 代码与素材.rar
(3)\\课件\\1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files；目录中文件数:14个
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(4)\\课件\\3.1 决策树(decision tree)算法_files；目录中文件数:10个
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(5)\\课件\\3.2 决策树(decision tree)应用_files；目录中文件数:1个
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(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
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(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
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(8)\\课件\\5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个
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(9)\\课件\\5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个
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(10)\\课件\\6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files；目录中文件数:16个
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(11)\\课件\\6.2神经网络算法应用上；目录中文件数:1个
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(12)\\课件\\6.3神经网络算法应用下；目录中文件数:1个
├─(146) 6.3神经网络算法应用下.mp4
(13)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files；目录中文件数:8个
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(14)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files；目录中文件数:7个
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(15)\\课件\\7.3　多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个
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(16)\\课件\\7.5 非线性回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个
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(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
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(18)\\课件\\8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files；目录中文件数:16个
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(19)\\课件\\8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files；目录中文件数:1个
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