Python Web开发 深度学习基础介绍-机器学习教程 27课

冰点也疯狂

课程介绍：
( i% X: h) b$ ~0 Y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。
+ n0 K7 D6 P3 A# \& P
* l. K# q+ \+ h2 P# P课程目录：
6 o1 Q) @+ T8 |7 u+ H6 K: y1.课程介绍机器学习介绍上23:09
8 @+ W- Y6 Z1 t# g* s5 k2.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
3 ]2 X; z% B' s8 i5.决策树算法39:15
8 {1 p4 f' \" e- n( M6 I1 [+ T0 O6.决策树应用37:28
, _" V9 p2 J, X* o& D3 f7.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
2 V  D; v9 c% L/ |' i, T10.支持向量机SVM上应用26:27
11.神经网络算法应用上49:51
% W" \5 s9 w7 i: r( i6 O12.神经网络算法应用下21:21
! ^( y* g2 J( j6 d. ~) Q13.简单线性回归上29:49
2 H- I9 {* j/ `( x14.简单线性回归下28:01
+ f7 |7 S+ x9 P15.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
; x# S4 Y5 c5 `$ ?21.支持向量机(SVM)算法下25:08
5 a( z/ G& ~$ Z7 [* m" ~5 u2 W3 X) D# p22.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
8 }/ k1 p5 i  w) s24.Kmeans算法33:20
25.Kmeans应用36:06
$ F( p* V, S8 g' o0 o: t26.Hierarchical clustering 层次聚类19:15
  H, v7 {2 h, F' |; n6 e1 q, B0 y' L27.总结25:15

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很好的教程资源～～