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：
( q5 ^* {4 n$ x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。

6 }1 K0 K1 t7 z) @( _课程目录：
; }- ?4 O3 g, g  ]# m1.课程介绍机器学习介绍上23:09
2 z# r7 v9 p; M& }' m2.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
5.决策树算法39:15
& O0 E( L  }+ |' H% S& J8 S6.决策树应用37:28
3 \8 x% ^& y7 d* B' k7.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 P& J. E9 I" m1 H9.支持向量机SVM上35:40
10.支持向量机SVM上应用26:27
1 }% T/ \% g6 b: v# O  d: i11.神经网络算法应用上49:51
0 I, F% B  T; Y. D% S  Y! i9 y, y12.神经网络算法应用下21:21
! P2 W, a  e7 E% ?& V; f1 A' f13.简单线性回归上29:49
14.简单线性回归下28:01
15.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
/ j! r1 h% X3 l4 @- `* I# ~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
; z% O2 |- i. G+ `* x$ q21.支持向量机(SVM)算法下25:08
* i- `2 v2 B( W+ z1 D( Q6 L22.回归中的相关度和决定系数32:24
4 v5 q. e+ J5 I% l* K$ y$ }7 t23.回归中的相关性和R平方值应用24:00
24.Kmeans算法33:20
25.Kmeans应用36:06
3 `0 \( c1 d5 O3 W$ A0 s" t7 u26.Hierarchical clustering 层次聚类19:15
27.总结25:15

m9128213

很好的教程资源～～