深度神经网络算法深度学习视频教程

admin · 发表于 2017-11-22 16:19:24

课程称号: 深度神经收集算法深度进修视频教程
课程简介:
深度神经收集算法深度进修视频教程
包括：
(根本1)Python法式入门视频
(根本2)机械进修深度进修根本
(根本3)机械进修深度进修根本
----------------------课程目录------------------------------
1.1_课程Python先容_紧缩.mp4
25.2M
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1.2情况设置1.mp4
26.5M
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1.3设置Python情况2.mp4
33.9M
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2.1Package以及数据范例.mp4
22.7M
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2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
25.8M
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2.2_数据范例2整型_字符串.mp4
17.8M
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3.1数据结构列表List.mp4
26.5M
?
3.2_Part2列表List元组tuple对照.mp4
30.1M
3.2元组Tuple.mp4
16.5M
3.3辞书Dictionary.mp4
26.5M
3.4函数function1.mp4
37.6M
3.4函数Function2.mp4
23.6M
4.1控制流1IfFor.mp4
27.5M
4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
14.3M
4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
27.3M
4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
17.2M
5.1输入输出格式IoConsole.mp4
6.4M
5.2文件输入输出FileIo.mp4
11.9M
6.1毛病与异常ErrorsExceptions.mp4
22.5M
7.1面向工具以及装潢器OoDecorators.mp4
21.8M
8.1图形界面先容GuiTkinter.mp4
11.8M
8.2猜数字游戏.mp4
9.1M
9建立网页.mp4
9.6M
去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
13.1M
重录3.4Function1.mp4
19.4M
1.1课程先容机械进修先容上.mp4
50.6M
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1.1课程先容机械进修先容下.mp4
10M
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1.2深度进修先容.mp4
52.7M
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2根基概念.mp4
56.9M
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3.1决议树算法.mp4
54.3M
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3.2决议树利用.mp4
72.4M
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4.1最邻近法则分类KNN算法.mp4
38.8M
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4.2最邻近法则KNN分类利用.mp4
57.5M
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5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
12KB
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5.1 支持向量机(SVM)算法（上）利用.html
4KB
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5.1支持向量机SVM上.mp4
35.6M
5.1支持向量机SVM上利用.mp4
35M
6.2神经收集算法利用上.mp4
96M
6.3神经收集算法利用下.mp4
34.3M
7.1简单线性回归上.mp4
40.8M
7.2简单线性回归下.mp4
52.5M
7.3多元线性回归.mp4
42.2M
7.4多元线性回归利用.mp4
51.2M
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
30.3M
7.6非线性回归利用.mp4
56.6M
7.7回归中的相关度和决议系数.mp4
38M
7.8回归中的相关性和R平方值利用.mp4
43.1M
8.1Kmeans算法.mp4
35.4M
8.2Kmeans利用.mp4
61M
8.3Hierarchical clustering 条理聚类.mp4
29.8M
8.4Hierarchical clustering 条理聚类利用.mp4
62.5M
神经收集NN算法.mp4
77.5M
支持向量机(SVM)算法(下)利用.mp4
55.2M
支持向量机(SVM)算法下.mp4
36.1M
总结.mp4
55.4M
第10章神经收集手写数字演示.mp4
107.3M
第11章 Backpropagation算法上.mp4
66M
第12章 Backpropagation算法下.mp4
61.5M
第13章 Backpropagation算法实现.mp4
64.1M
第14章 cross-entropy函数.mp4
49.7M
第15章 Softmax和Overfitting.mp4
75.9M
第16章 Regulization.mp4
37.5M
第17章 Regulazition和Dropout.mp4
50.5M
第18章正态散布和初始化(批改版).mp4
28.8M
第19章进步版本的手写数字识别实现.mp4
72.8M
第1章根基概念清楚版.mp4
42.6M
第20章神经收集参数hyper-parameters挑选.mp4
55M
第21章深度神经收集合的难点.mp4
76.1M
第22章用ReL处理VanishingGradient题目.mp4
37M
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
64.7M
第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
51.7M
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
78.3M
第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
63.2M
第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
49.5M
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
47.4M
第2章软件包安装和情况设置总述.mp4
80.2M
第3章情况设置分部详解.mp4
77.1M
第4章情况设置分部详解下.mp4
111.1M
第5章手写数字识别.mp4
46.2M
第6章神经收集根基结构及梯度下降算法.mp4
82.8M
第7章随机梯度下降算法.mp4
20.6M
第8章梯度下降算法实现上.mp4
50.2M
第9章梯度下降算法实现下.mp4
69M
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