深度神经网络算法全套【9GB】--mkw
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【课程目录】
├─(Part 1 One)深度学习基础
││代码与素材.rar
││
│├─视频
││ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
││ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
││ 1.2深度学习介绍.mp4
││ 2基本概念.mp4
││ 3.1决策树算法.mp4
││ 3.2决策树应用.mp4
││ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
││ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
││ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
││ 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
││ 5.1支持向量机SVM上.mp4
││ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
││ 6.2神经网络算法应用上.mp4
││ 6.3神经网络算法应用下.mp4
││ 7.1简单线性回归上.mp4
││ 7.2简单线性回归下.mp4
││ 7.3多元线性回归.mp4
││ 7.4多元线性回归应用.mp4
││ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
││ 7.6非线性回归应用.mp4
││ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
││ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
││ 8.1Kmeans算法.mp4
││ 8.2Kmeans应用.mp4
││ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
││ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
││ 总结.mp4
││ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
││ 支持向量机(SVM)算法下.mp4
││ 神经网络NN算法.mp4
││
│└─课件
│ │1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
│ │1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
│ │2 基本概念 (Basic Concepts).html
│ │3.1 决策树(decision tree)算法.html
│ │3.2 决策树(decision tree)应用.html
│ │4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
│ │4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
│ │5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html
│ │5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html
│ │5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html
│ │5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html
│ │6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html
│ │6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html
│ │6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html
│ │7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
│ │7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
│ │7.3 多元回归分析(multiple regression).html
│ │7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
│ │7.5 非线性回归 logistic regression.html
│ │7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html
│ │7.7 回归中的相关度和R平方值.html
│ │7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
│ │8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
│ │8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
│ │8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
│ │8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
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│ ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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│ ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
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│ ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
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│ ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
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│ ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
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│ ├─5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files
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│ ├─5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files
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│ ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files
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│ ├─6.2神经网络算法应用上
│ │ 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │
│ ├─6.3神经网络算法应用下
│ │ 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │
│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
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│ ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
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│ ├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
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│ │
│ ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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│ ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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│ └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
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├─(Part 2 Two)深度学习进阶
│├─视频
││ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4
││ 第11章 Backpropagation算法上.mp4
││ 第12章 Backpropagation算法下.mp4
││ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4
││ 第14章 cross-entropy函数.mp4
││ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4
││ 第16章 Regulization.mp4
││ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4
││ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
││ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
││ 第1章 基本概念清晰版.mp4
││ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
││ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4
││ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
││ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
││ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
││ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
││ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
││ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
││ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
││ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
││ 第3章 环境配置分部详解.mp4
││ 第4章 环境配置分部详解下.mp4
││ 第5章 手写数字识别.mp4
││ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
││ 第7章 随机梯度下降算法.mp4
││ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4
││ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4
││
│└─课件
│ 深度学习进阶课件.rar
│
└─(Part 3 Three)深度学习深入与强化
├─第10课 更多框架
│ 5月班第10课_framework.pdf
│ 第10课 更多框架.avi
│
├─第1课 机器学习中数学基础
│ 五月班第一次课件：机器学习中数学基础 (1).pdf
│ 第1课 机器学习中数学基础.avi
│
├─第2课 高效计算基础与图像线性分类器
│ 5月班第2课课件：高效计算基础与图像线性分类器.pdf
│ image linear classification.zip
│ numpy_operations.ipynb
│ 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
│
├─第3课 梯度下降法与反向传播
│ 5月班第3课课件：梯度下降法与反向传播 (1).pdf
│ 第3课 梯度下降法与反向传播.avi
│
├─第4课 CNN与常用框架
│ 5月深度学习班第4课--CNN，典型网络结构与常用框架.pdf
│ 第4课 CNN与常用框架.avi
│
├─第5课 CNN训练注意事项与框架使用
│ 5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf
│ 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi
│
├─第6课 CNN推展案例
│ 5月班第6次课 - CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf
│ 第6课 CNN推展案例.avi
│
├─第7课 RNN介绍
│ 5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf
│ 第7课 RNN介绍.avi
│
├─第8课 RNN应用
│ 5月班第8课_rnn_appliacation.pdf
│ 第8课 RNN应用.avi
│
└─第9课 更多的网络类型
5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf
第9课 更多的网络类型.avi
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