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：
8 y( o1 r* B0 [' v$ H* A+ C* P& G* M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。
0 h8 e# `0 ^3 W; a
5 q; U" c+ R: ^课程目录：
8 y6 j' y+ m0 r+ `/ v' U5 F( o# N1.课程介绍机器学习介绍上23:09
2.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
9 W; Q8 V* l% M" @  d$ V; }" B5.决策树算法39:15
! L  }- L8 E4 _/ D: `$ ^7 h6.决策树应用37:28
7.最邻近规则分类KNN算法28:03
' @4 H% b! r  t* ?8.最邻近规则KNN分类应用31:46
9.支持向量机SVM上35:40
2 i4 \3 g$ b: p7 P/ x10.支持向量机SVM上应用26:27
11.神经网络算法应用上49:51
& R( P4 L4 i$ N12.神经网络算法应用下21:21
13.简单线性回归上29:49
) a# ]6 ^2 \- C; e& i! c2 Q14.简单线性回归下28:01
( w# k# t7 ~+ f) Q15.多元线性回归33:53
; ~1 [7 Z, W' r5 Y! @16.多元线性回归应用29:46
$ h$ c+ ?! Y. `  `) a17.非线性回归 Logistic Regression32:34
; Q& L8 m% S, J5 |& A7 m" }1 p18.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
21.支持向量机(SVM)算法下25:08
$ B4 B1 }7 l$ [& H22.回归中的相关度和决定系数32:24
% w/ z6 o* I! G6 F" K. I23.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
26.Hierarchical clustering 层次聚类19:15
( @# v+ P; n8 ^, L, E# t0 V27.总结25:15

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很好的教程资源～～