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打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程 深度学习基础必备课程 ===============课程目录 (1) 视频；目录中文件数:30个 ├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 ├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 ├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4 ├─(4) 2基本概念.mp4 ├─(5) 3.1决策树算法.mp4 ├─(6) 3.2决策树应用.mp4 ├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 ├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 ├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4 ├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 ├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4 ├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4 ├─(15) 7.1简单线忄生回归上.mp4 ├─(16) 7.2简单线忄生回归下.mp4 ├─(17) 7.3多元线忄生回归.mp4 ├─(18) 7.4多元线忄生回归应用.mp4 ├─(19) 7.5非线忄生回归 Logistic Regression.mp4 ├─(20) 7.6非线忄生回归应用.mp4 ├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 ├─(22) 7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4 ├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4 ├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4 ├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 ├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 ├─(27) 总结.mp4 ├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 ├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4 ├─(30) 神经网络NN算法.mp4 (2) 课件；目录中文件数:29个 ├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html ├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html ├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html ├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html ├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html ├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html ├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html ├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html ├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html ├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html ├─(45) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)上.html ├─(46) 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)下.html ├─(47) 7.3 u3000多元回归分析(multiple regression).html ├─(48) 7.4 u3000多元回归分析(multiple regression)应用.html ├─(49) 7.5 非线忄生回归 logistic regression.html ├─(50) 7.6 非线忄生回归应用：losgistic regression application.html ├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html ├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html ├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html ├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html ├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html ├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html ├─(59) 代码与素材.rar (3) 课件 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files；目录中文件数:14个 (4) 课件 3.1 决策树(decision tree)算法_files；目录中文件数:10个 (5) 课件 3.2 决策树(decision tree)应用_files；目录中文件数:1个 (6) 课件 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files；目录中文件数:7个 (7) 课件 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files；目录中文件数:2个 (8) 课件 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个 (9) 课件 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个 (10) 课件 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）_files；目录中文件数:16个 (11) 课件 6.2神经网络算法应用上；目录中文件数:1个 ├─(145) 6.2神经网络算法应用上.mp4 (12) 课件 6.3神经网络算法应用下；目录中文件数:1个 ├─(146) 6.3神经网络算法应用下.mp4 (13) 课件 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)上_files；目录中文件数:8个 (14) 课件 7.1 简单线忄生回归 (Simple Linear Regression)下_files；目录中文件数:7个 (15) 课件 7.3 u3000多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个 (16) 课件 7.5 非线忄生回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个 (17) 课件 7.7 回归中的相关度和R平方值_files；目录中文件数:7个 (18) 课件 8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files；目录中文件数:16个 (19) 课件 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files；目录中文件数:1个
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