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资源介绍
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【课程内容】
基础
课程介绍机器学习介绍
深度学习介绍
基本概念
决策树算法
决策树应用
最邻近规则分类KNN算法
最邻近规则KNN分类应用
支持向量机SVM
神经网络算法应用
简单线性回归
多元线性回归
非线性回归 Logistic Regression
回归中的相关度和决定系数
回归中的相关性和R平方值应用
Kmeans算法
Kmeans应用
Hierarchical clustering 层次聚类
进阶
基本概念
软件包安装和环境配置总述
环境配置分部详解
手写数字识别
神经网络基本结构及梯度下降算法
随机梯度下降算法
梯度下降算法实现
神经网络手写数字演示
Backpropagation算法
cross-entropy函数
Softmax和Overfitting
Regulazition和Dropout
正态分布和初始化
提高版本的手写数字识别实现
神经网络参数hyper-parameters选择
深度神经网络中的难点
用ReL解决VanishingGradient问题
ConvolutionNerualNetwork算法
ConvolutionNeuralNetwork实现
Deep Brief Network 和 Autoencoder
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