通俗易懂的深度学习-机器学习视频教程下载

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课程介绍:

深度学习是一门综合性的学科,需要用到大量的数学和计算机专业的知识,而大量的数学公式和数学推导往往让初学者望而却步,知难而退。在这门课程中,我们希望能够通过尽量少的数学和公式,在讲课过程中,没有使用传统的读ppt的方式,而是通过手写板书的方式,以及实际的编程实践,让大家能够入门深度学习这门课程,培养起大家对深度学习的兴趣,并能解决一些实际的问题。

课程目录:

1_深度学习与课程介绍.mp4

2_分割超平面.mp4

3_单层感知机原始形式.mp4

4_单层感知机对偶形式.mp4

5_编程实践-python.mp4

6_一元回归.mp4

7_多元回归.mp4

8_正则化.mp4

9_向量投影解释.mp4

10_批梯度下降.mp4

11_概率解释.mp4

12_线性回归编程实践-sklearn.mp4

13_线性回归编程实践-正规方程,梯度下降.mp4

14_线性回归编程实践-boston房价数据集1.mp4

15_线性回归编程实践-boston房价数据集2.mp4

16_sigmoid函数,最大似然估计.mp4

17_广义线性模型.mp4

18_softmax多分类模型.mp4

19_softmax求导.mp4

20_编程实践1-sklearn实现逻辑回归.mp4

21_编程实践2-sgd实现逻辑回归.mp4

22_编程实践3-softmax的sklearn实现.mp4

23_编程实践4-softmax的sgd实现.mp4

24_神经元与异或问题.mp4

25_神经网络非线性能力理解.mp4

26_BP神经网络-前向传播.mp4

27_BP神经网络-反向传播.mp4

28_祝大家工作生活更上一层楼.mp4

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