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Python教程视频讲座简介：

 深度神经收集算法机械进修深度教系列视频教程

(根底1)Python法式进门视频

课程Python引见_紧缩

情况设置

设置Python情况

和数据范例

字符串String战变量

数据范例2整型_字符串

数据构造列表

列表List元组tuple比照

元组

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函数

函数

掌握流

掌握流

掌握流

掌握流

输进输特别式

文件输进输出

毛病取非常

里背工具和粉饰器

图形界里引见

猜数字游戏

创立网页

来重4.2掌握流

重录

 

(根底2)机械进修深度进修根底

课程引见机械进修引见上

课程引见机械进修引见下

深度进修引见

根本观点

决议计划树算法

决议计划树使用

最临近划定规矩分类KNN算法

最临近划定规矩KNN分类使用

撑持背量机(SVM)算法（上）

撑持背量机(SVM)算法（上）使用

撑持背量机SVM上

撑持背量机SVM上使用

神经网络算法使用上

神经收集算法使用下

简朴线性回回上

简朴线性回回下

多元线性回回

多元线性回回使用

非线性回回

非线性回回使用

回回中的相干度战决议系数

回回中的相干性战R仄圆值使用

算法

使用

条理散类

条理散类使用

总结

撑持背量机(SVM)算法(下)使用

撑持背量机(SVM)算法下

神经收集NN算法

 

(根底3)机械进修深度进修根底

第1章 根本观点明晰版

第2章 硬件包装置战情况设置总述

第3章 情况设置分部详解

第4章 情况设置分部详解下

第5章 脚写数字辨认

第6章 神经收集根本构造及梯度降落算法

第7章 随机梯度降落算法

第8章 梯度降落算法完成上

第9章 梯度降落算法完成下

第10章 神经收集脚写数字演示

第11章 Backpropagation算法上

第12章 Backpropagation算法下

第13章 Backpropagation算法完成

第14章 cross-entropy函数

第15章 Softmax战

第16章

第17章 Regulazition战

第18章 正态散布战初初化(改正版

第19章 进步版本的脚写数字辨认完成

第20章 神经收集参数hyper-parameters挑选

第21章 深度神经收集中的易面

第22章 用ReL处理VanishingGradient成绩

第23章 ConvolutionNerualNetwork算法

第24章 ConvolutionNeuralNetwork完成上

第25章 ConvolutionNeuralNetwork完成下

第26章

第27章 Restricted Boltzmann Machine下

第28章 Deep Brief Network 战