2017最新整理深度学习神经网络算法全套

发布时间: 2019-09-11

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2017最新整理深度学习神经网络算法全套


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文件夹:02.深度神经网络算法之Python基础与数据分析

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文件夹:基础篇04-linux基本命令以及开发环境

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文件夹:Python程序入门与进阶

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文件:8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4

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文件:重录3.4Function1.mp4

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文件:1.2: 安装Python和配置环境.html

文件:1.2: 安装Python和配置环境_index.html

文件:1.3 配置PyDev.html

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文件:2.1 Package以及数据类型1.html

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文件:2.2 数据类型2 Numeric & String.html

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文件:3.1 数据结构:列表(List).html

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文件:3.3 字典 (Dictionary).html

文件:3.4 函数 (Function) Part 1.html

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文件:4.1 控制流1: if & for 语句.html

文件:4.2 控制流2:while & range语句.html

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文件:5.1 输入输出方式介绍(Output Format).html

文件:5.2 读写文件(File IO).html

文件:6.1 错误与异常处理(Error & Exceptions).html

文件:7.1 面向对象编程(Object-Oriented)和装饰器(decorator).html

文件:8.1 图形界面(GUI)和猜数字游戏.html

文件:8.2 猜数字游戏.html

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文件:Python语言编程基础 (Introduction to Programming in Python).html

文件:去重3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4

文件:重新编码3.4function1.mp4

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文件夹:03-04-05.深度神经网络算法之算法与编程

文件夹:1.深度神经网络算法之编程入门

文件夹:Matlab与机器学习的入门 进阶与提高 13课

文件夹:01 MATLAB入门基础

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文件夹:03BP神经网络

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文件夹:04RBF、GRNN和PNN神经网络

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文件夹:05 竞争神经网络与SOM神经网络

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文件夹:06 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)

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文件夹:09 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)

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文件夹:10 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法

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文件夹:12模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)

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文件夹:13降维与特征选择

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文件夹:深度学习-神经网络-Tensorflow教程

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文件夹:深度学习-神经网络-Tensorflow源码级技术分享集

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文件夹:2.深度神经网络算法之基础精讲

文件夹:2016年最新从神经网络到深度学习原理精讲班 12课

文件夹:第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述

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文件夹:第02课 线性神经网络

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文件:基于BP网络的个人信贷信用评估.rar

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文件夹:第03课 BP神经网络应用

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文件夹:第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络

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文件夹:第05课 模拟退火算法与Boltzmann机

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文件夹:机器学习深度神经网络学习基础一  29课

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文件:4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4

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文件:1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html

文件:1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html

文件夹:1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files

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文件:2 基本概念 (Basic Concepts).html

文件:3.1 决策树(decision tree)算法.html


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文件:3.2 决策树(decision tree)应用.html


文件夹:3.2 决策树(decision tree)应用_files

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文件:4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html


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文件:4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html


文件夹:4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files

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文件:5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html


文件夹:5.1 支持向量机(SVM)算法(上)_files

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文件:5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html

文件:5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html


文件夹:5.2 支持向量机(SVM)算法(下)_files

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文件:5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html


文件:6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上).html

文件夹:6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files

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文件:6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html

文件夹:6.2神经网络算法应用上

文件:6.2神经网络算法应用上.mp4

文件:6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html

文件夹:6.3神经网络算法应用下

文件:6.3神经网络算法应用下.mp4

文件:7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html

文件夹:7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files

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文件:7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html

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文件:7.3 多元回归分析(multiple regression).html

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文件:7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html

文件:7.5 非线性回归 logistic regression.html

文件夹:7.5 非线性回归 logistic regression_files

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文件:7.6 非线性回归应用:losgistic regression application.html

文件:7.7 回归中的相关度和R平方值.html

文件夹:7.7 回归中的相关度和R平方值_files

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文件:7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html

文件:8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html

文件夹:8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files

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文件:8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html

文件:8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html

文件夹:8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files

文件:8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html

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文件:HierachecalClustering.png



文件夹:机器学习深度神经网络学习基础二  28课

文件夹:视频

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文件:第02章 软件包安装和环境配置总述.mp4

文件:第03章 环境配置分部详解.mp4

文件:第04章 环境配置分部详解下.mp4

文件:第05章 手写数字识别.mp4

文件:第06章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4

文件:第07章 随机梯度下降算法.mp4

文件:第08章 梯度下降算法实现上.mp4

文件:第09章 梯度下降算法实现下.mp4

文件:第10章 神经网络手写数字演示.mp4

文件:第11章 Backpropagation算法上.mp4

文件:第12章 Backpropagation算法下.mp4

文件:第13章 Backpropagation算法实现.mp4

文件:第14章 cross-entropy函数.mp4

文件:第15章 Softmax和Overfitting.mp4

文件:第16章 Regulization.mp4

文件:第17章 Regulazition和Dropout.mp4

文件:第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4

文件:第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4

文件:第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4

文件:第21章 深度神经网络中的难点.mp4

文件:第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4

文件:第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4

文件:第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4

文件:第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4

文件:第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4

文件:第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4

文件:第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4


文件夹:课件

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文件夹:3.深度神经网络算法之深度学习



文件夹:机器学习之深度神经网络深入研究 20课

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