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深度学习视频教程

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本课作为深度学习系列课程的第一阶段,介绍机器学习的基本概念,原理,以及常用算法(如决策树,支持向量机,神经网络算法等)。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理,并会使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理,分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础,同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。

  • 1.课程介绍机器学习介绍上23:09
  • 2.课程介绍机器学习介绍下04:32
  • 3.深度学习介绍26:47
  • 4.基本概念34:48
  • 5.决策树算法39:15
  • 6.决策树应用37:28
  • 7.最邻近规则分类KNN算法28:03
  • 8.最邻近规则KNN分类应用31:46
  • 9.支持向量机SVM上35:40
  • 10.支持向量机SVM上应用26:27
  • 11.神经网络算法应用上49:51
  • 12.神经网络算法应用下21:21
  • 13.简单线性回归上29:49
  • 14.简单线性回归下28:01
  • 15.多元线性回归33:53
  • 16.多元线性回归应用29:46
  • 17.非线性回归 Logistic Regression32:34
  • 18.非线性回归应用29:25
  • 19.神经网络NN算法56:16
  • 20.支持向量机(SVM)算法(下)应用29:55
  • 21.支持向量机(SVM)算法下25:08
  • 22.回归中的相关度和决定系数32:24
  • 23.回归中的相关性和R平方值应用24:00
  • 24.Kmeans算法33:20
  • 25.Kmeans应用36:06
  • 26.Hierarchical clustering 层次聚类19:15
  • 27.总结25:15

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