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深度学习与机器学习视频教程下载

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  • 适合人群: 初级 中级
  • 更新程度: 更新完成
  • 主要技术: 深度学习 机器学习
  • 用到技术: 深度学习 机器学习
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课程描述

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 深度学习与机器学习视频教程下载

 

 

五十年代,人工智能曾一度被极为看好。之后,人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习,然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

 
      2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。这两年在不管在国内还是在国外,人工智能、机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软,甚至国内的百度,Google 自然也在其中。  2017版深度学习与机器学习视频教程从基础到实战,手把手教学。
 
 
本视频教程目录介绍:
 
 
  • 深度学习基础  介绍机器学习目录介绍

1 课程介绍机器学习介绍上

2 课程介绍机器学习介绍下

3 深度学习介绍

4 基本概念

5 决策树算法

6 决策树应用

7 最邻近规则分类KNN算法

8 最邻近规则KNN分类应用

9 支持向量机SVM上

10 支持向量机SVM上应用

11 神经网络算法应用上

12 神经网络算法应用下

13 简单线性回归上

14 简单线性回归下

15 多元线性回归

16 多元线性回归应用

17 非线性回归 Logistic Regression

18 非线性回归应用

19 神经网络NN算法

20 支持向量机SVM算法下应用

21 支持向量机SVM算法下

22 回归中的相关度和决定系数

23 回归中的相关性和R平方值应用

24 Kmeans算法

25 Kmeans应用

26 Hierarchical clustering 层次聚类

27 总结

 

  • 深度学习进阶:算法与应用目录截图介绍

        

         

  •  深度学习深入与强化

  •  Matlab机器学习 由于视频较多,在此只展示部门截图

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
      
 
 

 

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