打开深度学习的大门：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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(1)\\视频；目录中文件数:30个
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├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4

# w2 Z- ^$ V' I3 E$ t' N9 y├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4

0 A5 Z  ]1 x& X! a├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4

' a7 o# V1 C: h├─(4) 2基本概念.mp4

9 v5 O. D# }( v├─(5) 3.1决策树算法.mp4
7 [5 P  I' G0 A# u
0 g* V4 P9 n$ v4 R' s3 h├─(6) 3.2决策树应用.mp4
; l6 o/ I: y: @4 @5 u
$ G4 f+ W- ^. m( U1 N- @! t├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
& S, b- V- _1 E1 V  _# a
5 P" K& D  m, ^! u7 p" C6 o├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
: H, m1 E& t- j: _
├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html

+ ?% ~! n: N+ [7 ?2 {" B1 M; q/ _8 s├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
5 B$ g1 G# t$ R( z/ x; `
7 a2 F* }1 J4 m; }. C$ G7 D├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4

├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4

1 l* ^, T: X. U( N9 K. O├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4
5 O( Y; c: _. M; E9 ~+ {1 v
0 h( O% c6 G+ t. Q├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4
. a, v" c' }( f2 x- A
├─(15) 7.1简单线忄生回归上.mp4
! e3 h1 z4 C: [' e  a( U& N1 l) I* v
├─(16) 7.2简单线忄生回归下.mp4

+ O$ y7 p& N8 q0 c9 u# X+ o) f├─(17) 7.3多元线忄生回归.mp4
- ?$ |5 O  T3 U% [
1 r3 ?0 Y) a- }# C6 G├─(18) 7.4多元线忄生回归应用.mp4
! F2 i3 B/ m  g. X% |+ W
├─(19) 7.5非线忄生回归 Logistic Regression.mp4
: S/ \' f  r2 @# U! X
5 q" \6 W7 n) v! l; u/ |% E├─(20) 7.6非线忄生回归应用.mp4
+ k/ j/ B/ C, k, g
, l+ e: r  V- \5 \├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4

5 O2 b; }* t; x├─(22) 7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4
7 H# @. }; v- a
├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4
4 V$ b+ F2 m( o7 d; w' \3 a
├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4
* ~8 r/ Y& r5 w: q
├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4

├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4

├─(27) 总结.mp4
8 ^" g  Y6 c& j, F, t+ E' t3 r+ f5 R
1 [1 Y7 G/ {! n" ^* D" s├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
, H3 B% ~5 [! m, c+ p
0 j! D2 I! c$ Y4 P3 [1 P├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4
- E5 w9 r9 v' X. E! R
7 G! h- z5 D( }. U: D. [. e├─(30) 神经网络NN算法.mp4
+ Z1 X: S" @2 |+ t
(2)\\课件；目录中文件数:29个
# b; G$ U$ z2 f, X" j$ D# t
$ O  l( b6 T* t  S├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
  n7 _, R% c2 A  M  j0 b2 v
# A, e2 a& G+ r3 ^├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
( c9 e+ y2 U+ r* B4 Y: s
2 i7 ], Z. v" t+ W8 L6 u├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html

├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html
. X5 H. U- e" O1 c
├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html

! \$ W" W/ A1 t# {5 B; F6 W├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html

+ R) ~$ @$ N/ g├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
* ]2 S  H9 R8 F- S
├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html

/ Q' a1 f! o/ p' D; }5 ~( P├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
2 K# z$ ^  p( T, b$ T% H8 v5 E
7 K; d, L# U+ s7 d2 p5 ?5 l2 X7 |├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html
) |7 @- T( i* _9 d8 k4 h
1 y0 j& H6 K& ]$ |/ m├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html
7 j2 C) r# X  o$ U( d0 a
0 |9 ^& F5 Z  q├─(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
' b: V4 Q2 W5 D! z% U$ a+ Y1 B" i$ H
  Z# m. v$ G" _2 \; x) D! u3 c9 v├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html
" j$ C% p+ @  ]7 _+ Q
├─(45) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)上.html

├─(46) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)下.html

├─(47) 7.3　多元回归分析(multiple regression).html

& R9 u; R- p+ l; J/ P├─(48) 7.4　多元回归分析(multiple regression)应用.html

7 Q5 z* a' v, W* F: x# S- M6 G├─(49) 7.5 非线忄生回归 logistic regression.html
" H, r) m  w1 b; Z% o, q$ I; a
8 |. q$ g# H% [4 B├─(50) 7.6 非线忄生回归应用：losgistic regression application.html
$ I) B" r+ W4 L3 V' P# ]: y3 T
├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
8 ?( g* ~3 |( W: b/ j- M; p9 g
/ e$ ~- U1 N1 [. a' P├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
1 j' H/ T$ Y/ i1 h
" g1 D1 G) B' N+ S0 E├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
; e: ^& ]# y  N2 F" E8 y" k
├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
/ |# y9 [4 R* t  i3 T' a/ e$ ]
5 M# \, C3 e" B" J├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html

7 l6 i4 N  e2 b: a+ ?* Y2 @├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html

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4 C% C2 F) N6 `# k7 T
├─(58) HierachecalClustering.png

├─(59) 代码与素材.rar
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(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
1 X1 a4 G% l1 x0 r9 D
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. g0 z7 w: f* D4 L: K(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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6 y7 p# k) d; n6 v# @5 Y4 m
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2 i3 P4 G& G' }
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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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1 V0 B$ S( \7 b├─(93) Virginia_Iris.png

: P+ V+ ?  U; G' u+ w& O/ Q7 m2 t(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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/ C- r+ d( D/ Y, Q2 ^(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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3 l& e9 T) p' K/ e3 b5 W(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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! X% n% B+ c8 k1 G  \3 X- x(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
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├─(146) 6.3神经网络算法应用下.mp4
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% G& o. `* [8 M* ^* |! q0 P(13)\\课件\\7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)上_files；目录中文件数:8个
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/ Q* a) h- N* j! n3 W# v- b(14)\\课件\\7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)下_files；目录中文件数:7个
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4 e! l" @& ]$ {. I) ~* u6 R8 A(15)\\课件\\7.3　多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个
5 p4 e$ a  P) g) b' N5 x' |3 c
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5 g1 X8 c, p- D+ K4 U$ K(16)\\课件\\7.5 非线忄生回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个
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( J, Z1 |0 |6 Z1 n
. U: I3 u" z0 }' S(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
( B. c8 q8 f0 H1 d9 e+ L% V
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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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讲的很详细，对于新手的我有帮助，100分

看了几节课程，对我帮助很大