python神经网络算法全集 麦子

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admin 发表于 2021-6-8 16:51:22
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                Python神经网络算法全集 麦子
% g" m5 ?, a+ L! A' upython神经网络算法全集* k% X* R% d$ Q9 N
2016年
/ {4 n! I& ?% N& Z9 f8 T! C(Part One)深度学基础8 M% ~1 U/ R* ?
1.1课程介绍机器学介绍上.mp4/ Q" J4 V9 C" V3 W0 L8 t- y' h& I
1.1课程介绍机器学介绍下.mp41 [- |" `8 ?$ j# `" }
1.2深度学介绍.mp4+ o" Y6 @9 c5 @- u/ Z* s  ~
2.1基本概念.mp4& i8 N% e7 }1 A9 S  B+ P
3.1决策树算法.mp4
. t% J+ h0 `3 s, K$ p3.2决策树应用.mp4
/ L0 k1 g; B" ?- x* H2 W4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4# ~8 g7 I$ t* X* ~% l
4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4; L$ L$ _+ Y6 Z: s
5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
) X0 z; Z% o, Q) w5 o0 [2 x; p. @5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
7 o7 _- Z# f+ V  m) F5.1支持向量机SVM上.mp40 f) C9 _4 W( @  u( m5 V6 n+ t8 J
5.1支持向量机SVM上应用.mp4
7 q/ t( N- h3 ^$ ^6.2神经网络算法应用上.mp4% A5 m+ \/ B0 a; u& j+ S
6.3神经网络算法应用下.mp45 i4 G0 r$ m' m' N0 W0 }3 L
7.1简单线忄生回归上.mp4. r/ U! m6 G8 Q( j4 e& _' y/ v
7.2简单线忄生回归下.mp4* E7 |* u% y# l: S2 Z- E+ r0 X
7.3多元线忄生回归.mp4+ M7 D, Z3 @. K& }$ l! I9 Z, k
7.4多元线忄生回归应用.mp4
" h2 [7 y* R& C* L, E5 G) r7.5非线忄生回归 Logistic Regression.mp4- I0 w3 S. q6 w* N
7.6非线忄生回归应用.mp4
1 [. o  m1 g3 @, ^+ _/ F7.7回归中的相关度和决定系数.mp41 \- `+ L% i! p4 W7 t+ H
7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp49 n. u& |1 T; \, y" `
8.1Kmeans算法.mp4
4 ^7 P, e4 T# U9 v  r- d8.2Kmeans应用.mp49 f- w! t( ^4 x; @" l: g" B
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
7 z: O  u* D+ y% ~2 K) C8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4, }% P( P8 P; U4 X& v# `3 ]6 K6 o
总结.mp45 ~/ |7 b! a4 y  s' D( }4 m  t4 Q6 I
支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4- t1 S! ?; T+ s/ v: z% _
支持向量机(SVM)算法下.mp4
' @* @4 f' I4 }- W5 w6 }神经网络NN算法.mp4
7 z! u5 {0 B: e/ p9 _. r) x/ J6 o(Part Two)深度学进阶
. [, S9 V- d% F) G8 e, H  O# j第1章 基本概念清晰版.mp4
: K7 \8 ^! S9 \) \第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
2 o& _0 n" ~$ b- X  P第3章 环境配置分部详解.mp4! \/ G: D* z2 B( A% L  _
第4章 环境配置分部详解下.mp4
5 n$ [' k+ n, ^/ ]7 L* z第5章 手写数字识别.mp41 O7 k% w6 }  _( C
第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4+ e% J- o$ M0 U: ~$ N& [
第7章 随机梯度下降算法.mp4
* v5 i0 u7 Z$ Y; }& Z6 n' M1 ?第8章 梯度下降算法实现上.mp4
$ L0 m8 w/ {5 ~6 Q1 U1 }第9章 梯度下降算法实现下.mp4
# b. J5 X' A- I# i第10章 神经网络手写数字演示.mp4
4 [6 M4 l; M8 C$ L( I) w; t第11章 Backpropagation算法上.mp4
. X2 ]% k8 K, M' Q% O8 Z第12章 Backpropagation算法下.mp4
! S6 `( U0 x% Q& k8 t! S第13章 Backpropagation算法实现.mp4
" A; o% q$ [& a第14章 cross-entropy函数.mp4
  V* ^" j4 o: q8 q- I: V: N第15章 Softmax和Overfitting.mp4
# n8 `/ C' W& u第16章 Regulization.mp4
) Q5 [& z% S1 N# t第17章 Regulazition和Dropout.mp4! x* ]. K- i. e; U0 @% Q
第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
3 K# y4 w# y( Z第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
! V" }, l9 B; o; Z" e' a2 C7 x+ S第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp47 |) a7 ?% P% U; ^
第21章 深度神经网络中的难点.mp4
8 h0 _) p) z- X- O) c, [2 [第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4$ a+ t' w3 ^9 ~% `3 |2 r
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
. d6 r7 `- R9 e! v  ]7 F第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4$ G. }* \% d6 s
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4" H3 k9 I$ O6 v. Q
第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
" A/ V5 P4 a& K# o( d3 X第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp45 b9 q. g( z0 e
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp41 z, W( C, l# I/ I# Z
(Part Three)深度深入与强化1 r2 @, C# [0 v+ S- u/ S
第1课 机器学中数学基础
4 V1 S8 o9 W7 |4 p" m% H第2课 高效计算基础与图像线忄生分类器
4 R) N2 x' P; L第3课 梯度下降法与反向传播8 b! x2 Y( H* D0 M. Y) a/ C
第4课 CNN与常用框架. A/ d5 L' K: E  ?- w( i8 Y
第5课 CNN训练注意事项与框架使用2 K& ~7 b1 W2 J" V6 H! Q  s. m
第6课 CNN推展案例
0 q# e; R9 P5 l: s第7课 RNN介绍
" l7 z6 j. v+ w- H" d第8课 RNN应用5 T5 A! Z, H) |
第9课 更多的网络类型
7 I# V1 R8 j/ P/ H3 A8 A第10课 更多框架
$ l/ i9 W8 z: A, n2 E文件夹截图1 Q. Q0 K7 M5 [0 D& k

0 m0 G! ^" o/ W3 ^- O; F7 `' Z
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. C/ w; s) F+ r" M
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紫色爱玫瑰咎 发表于 2021-6-8 16:58:19
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公路美学 发表于 2021-6-12 16:00:25
感谢分享66666
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上是中国十七地 发表于 2021-6-14 13:04:01
6666666666666
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心素如菊棺 发表于 2021-6-14 17:39:41
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朱婆婆老 发表于 2021-6-14 19:29:48
谢谢分享~~~~~
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爰无悔2017 发表于 2021-6-18 19:22:34
谢谢分享!!
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天下无敌522 发表于 2021-6-20 12:10:02 来自手机
1111111111
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Happysong 发表于 2021-6-24 12:05:17 来自手机
下载学习了
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尹恩沛 发表于 2021-6-28 15:50:39
ttttttttttttt
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