深度学习基础加进阶视频教程，资源教程下载

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课程目录

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