深度神经网络算法全套

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教程目录:
├─(基础1)Python程序入门视频
│ ├─视频
│ │ 1.1_课程Python介绍_压缩.mp4
│ │ 1.2环境配置1.mp4
│ │ 1.3配置Python环境2.mp4
│ │ 2.1Package以及数据类型.mp4
│ │ 2.2_Part2字符串String和变量Variable.mp4
│ │ 2.2_数据类型2整型_字符串.mp4
│ │ 3.1数据结构列表List.mp4
│ │ 3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
│ │ 3.2元组Tuple.mp4
│ │ 3.3词典Dictionary.mp4
│ │ 3.4函数function1.mp4
│ │ 3.4函数Function2.mp4
│ │ 4.1控制流1IfFor.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
│ │ 5.1输入输出格式IoConsole.mp4
│ │ 5.2文件输入输出FileIo.mp4
│ │ 6.1错误与异常ErrorsExceptions.mp4
│ │ 7.1面向对象以及装饰器OoDecorators.mp4
│ │ 8.1图形界面介绍GuiTkinter.mp4
│ │ 8.2猜数字游戏.mp4
│ │ 9创建网页.mp4
│ │ 去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 重录3.4Function1.mp4
│ │
│ └─课件
│ 1.2: 安装Python和配置环境.html
│ 1.2: 安装Python和配置环境_index.html
│ 1.3 配置PyDev.html
│ 1.3 配置PyDev_index.html
│ 2.1 Package以及数据类型1.html
│ 2.1 Package以及数据类型1_index.html
│ 2.2 数据类型2 Numeric & String.html
│ 2.2 数据类型2 Numeric & String_index.html
│ 2.2_Part2 字符串(String), & 变量 (Variable).html
│ 3.1 数据结构:列表(List).html
│ 3.2 数据结构:元组(tuple).html
│ 3.2_Part2 列表(List)与元组(tuple)的对比:.html
│ 3.3 字典 (Dictionary).html
│ 3.4 函数 (Function) Part 1.html
│ 3.4 函数 (Function) Part 2.html
│ 4.1 控制流1: if & for 语句.html
│ 4.2 控制流2:while & range语句.html
│ 4.3 控制流3:break, continue & pass.html
│ 5.1 输入输出方式介绍(Output Format).html
│ 5.2 读写文件(File IO).html
│ 6.1 错误与异常处理(Error & Exceptions).html
│ 7.1 面向对象编程(Object-Oriented)和装饰器(decorator).html
│ 8.1 图形界面(GUI)和猜数字游戏.html
│ 8.2 猜数字游戏.html
│ 9 创建一个简单的网站.html
│ Python语言编程基础 (Introduction to Programming in Python).html
│ 去重3.2_Part2列表List元组tuple对比.mp4
│ 重新编码3.4function1.mp4

├─(基础2)机器学习深度学习基础
│ │ 代码与素材.rar
│ │
│ ├─视频
│ │ 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
│ │ 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
│ │ 1.2深度学习介绍.mp4
│ │ 2基本概念.mp4
│ │ 3.1决策树算法.mp4
│ │ 3.2决策树应用.mp4
│ │ 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
│ │ 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
│ │ 5.1支持向量机SVM上.mp4
│ │ 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
│ │ 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │ 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │ 7.1简单线性回归上.mp4
│ │ 7.2简单线性回归下.mp4
│ │ 7.3多元线性回归.mp4
│ │ 7.4多元线性回归应用.mp4
│ │ 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
│ │ 7.6非线性回归应用.mp4
│ │ 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
│ │ 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
│ │ 8.1Kmeans算法.mp4
│ │ 8.2Kmeans应用.mp4
│ │ 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
│ │ 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
│ │ 总结.mp4
│ │ 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
│ │ 支持向量机(SVM)算法下.mp4
│ │ 神经网络NN算法.mp4
│ │
│ └─课件
│ │ 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
│ │ 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
│ │ 2 基本概念 (Basic Concepts).html
│ │ 3.1 决策树(decision tree)算法.html
│ │ 3.2 决策树(decision tree)应用.html
│ │ 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
│ │ 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
│ │ 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
│ │ 5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html
│ │ 5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html
│ │ 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上).html
│ │ 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html
│ │ 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html
│ │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
│ │ 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
│ │ 7.3 多元回归分析(multiple regression).html
│ │ 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
│ │ 7.5 非线性回归 logistic regression.html
│ │ 7.6 非线性回归应用:losgistic regression application.html
│ │ 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
│ │ 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
│ │ 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
│ │ 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
│ │ 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
│ │ 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
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│ ├─1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files
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│ ├─3.1 决策树(decision tree)算法_files
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│ ├─3.2 决策树(decision tree)应用_files
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│ │
│ ├─4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
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│ ├─4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files
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│ │
│ ├─5.1 支持向量机(SVM)算法(上)_files
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│ ├─5.2 支持向量机(SVM)算法(下)_files
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│ ├─6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files
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│ │
│ ├─6.2神经网络算法应用上
│ │ 6.2神经网络算法应用上.mp4
│ │
│ ├─6.3神经网络算法应用下
│ │ 6.3神经网络算法应用下.mp4
│ │
│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files
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│ ├─7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files
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│ │
│ ├─7.3 多元回归分析(multiple regression)_files
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│ ├─7.5 非线性回归 logistic regression_files
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│ ├─7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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│ ├─8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files
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│ │
│ └─8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
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├─(基础3)机器学习深度学习基础
│ ├─视频
│ │ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4
│ │ 第11章 Backpropagation算法上.mp4
│ │ 第12章 Backpropagation算法下.mp4
│ │ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4
│ │ 第14章 cross-entropy函数.mp4
│ │ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4
│ │ 第16章 Regulization.mp4
│ │ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4
│ │ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
│ │ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
│ │ 第1章 基本概念清晰版.mp4
│ │ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
│ │ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4
│ │ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
│ │ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
│ │ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
│ │ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
│ │ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
│ │ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
│ │ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
│ │ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
│ │ 第3章 环境配置分部详解.mp4
│ │ 第4章 环境配置分部详解下.mp4
│ │ 第5章 手写数字识别.mp4
│ │ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
│ │ 第7章 随机梯度下降算法.mp4
│ │ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4
│ │ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4
│ │
│ └─课件
│ 深度学习进阶课件.rar

├─Matlab与机器学习
│ ├─01 MATLAB入门基础
│ │ Class_1.mp4
│ │ Class_1.pdf
│ │ Class_1_Code.rar
│ │ MATLAB揭秘.pdf
│ │
│ ├─02MATLAB进阶与提高
│ │ Class_02.flv.avi
│ │ Class_02.flv.avi.baiduyun.downloading
│ │ Class_2.pdf
│ │ Class_2_Code.rar
│ │
│ ├─03BP神经网络
│ │ Class_03.flv.avi
│ │ Class_3.pdf
│ │ Class_3_Code.rar
│ │ Homework_Dataset.rar
│ │
│ ├─04RBF、GRNN和PNN神经网络
│ │ Class_04.flv.avi
│ │ Class_4.pdf
│ │ Class_4_Code.rar
│ │ Homework_Dataset.rar
│ │
│ ├─05 竞争神经网络与SOM神经网络
│ │ Class_05.flv.avi
│ │ Class_5.pdf
│ │ Class_5_Code.rar
│ │
│ ├─06 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
│ │ Class_06.flv.avi
│ │ Class_6.pdf
│ │ Class_6_Code.rar
│ │
│ ├─07 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)
│ │ Class_7.flv.avi
│ │ Class_7.pdf
│ │ Class_7_Code.rar
│ │
│ ├─08 决策树与随机森林
│ │ Class_8.flv.avi
│ │ Class_8.pdf
│ │ Class_8_Code.rar
│ │ MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar
│ │ Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip
│ │
│ ├─09 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
│ │ Class_9.flv.avi
│ │ Class_9.pdf
│ │ Class_9_Code.rar
│ │
│ ├─10 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法
│ │ Class_10.flv.avi
│ │ Class_10.pdf
│ │ Class_10_Code.rar
│ │
│ ├─11蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)
│ │ Class_11.flv.avi
│ │ Class_11.pdf
│ │ Class_11_Code.rar
│ │ 作业.txt
│ │
│ ├─12模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
│ │ Class_12.flv.avi
│ │ Class_12.pdf
│ │ Class_12_Code.rar
│ │ 作业.txt
│ │
│ └─13降维与特征选择
│ Class_13.flv.avi
│ Class_13.pdf
│ Class_13_Code.rar
│ References.rar
│ 作业.txt

├─机器学习深入研究
│ ├─(01)机器学习与相关数学初步
│ │ (1)机器学习与相关数学初步.avi
│ │ (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
│ │
│ ├─(02)数理统计与参数估计
│ │ (2)数理统计与参数估计.avi
│ │ (2)数理统计与参数估计.pdf
│ │
│ ├─(03)矩阵分析与应用
│ │ (3)矩阵分析与应用.avi
│ │ (3)矩阵分析与应用.pdf
│ │
│ ├─(04)凸优化初步
│ │ (4)凸优化初步.avi
│ │ (4)凸优化初步.pdf
│ │
│ ├─(05)回归分析与工程应用
│ │ │ (5)回归分析与工程应用.avi
│ │ │
│ │ └─课件和数据及代码
│ │ │ 4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf
│ │ │ data1.txt
│ │ │ data2.txt
│ │ │ logistic_regression_example.ipynb
│ │ │ Untitled.ipynb
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
│ │ Untitled-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─(06)特征工程
│ │ │ (6)特征工程.avi
│ │ │
│ │ └─课件与数据及代码
│ │ 4月班第6课课件:特征工程.pdf
│ │ feature_engineering_example.ipynb
│ │ kaggle_bike_competition_train.csv
│ │
│ ├─(07)工作流程与模型调优
│ │ (7)工作流程与模型调优.avi
│ │ (7)工作流程与模型调优.zip
│ │
│ ├─(08)最大熵模型与EM算法
│ │ (8)最大熵模型与EM算法.avi
│ │ (8)最大熵模型与EM算法.pdf
│ │
│ ├─(09)推荐系统与应用
│ │ │ (9)推荐系统与应用.avi
│ │ │
│ │ └─(9)推荐系统与应用
│ │ 4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
│ │ CF&&MF recommendation system.zip
│ │ Reccomendation System Examples.ipynb
│ │
│ ├─(10)聚类算法与应用
│ │ (10)聚类算法与应用.avi
│ │ (10)聚类算法与应用.pdf
│ │
│ ├─(11)决策树随机森林和adaboost
│ │ │ (11)决策树随机森林adaboost.avi
│ │ │ (11)决策树随机森林adaboost.pdf
│ │ │
│ │ └─代码
│ │ │ randomforests.py
│ │ │ randomforests.pyc
│ │ │ samtrain.csv
│ │ │ samval.csv
│ │ │ 随机森林.ipynb
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ 随机森林-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─(12)SVM
│ │ │ (12)SVM.avi
│ │ │ (12)SVM.pdf
│ │ │ (12)支持向量机.ipynb
│ │ │
│ │ ├─(补充材料1)SVM补充视频
│ │ │ 补充SVM视频下载地址.txt
│ │ │
│ │ └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
│ │ sklearnExample.py
│ │
│ ├─(13)贝叶斯方法
│ │ (13)贝叶斯方法.avi
│ │ (13)贝叶斯方法.pdf
│ │ naive_bayes-master.zip
│ │
│ ├─(14)主题模型
│ │ (14)主题模型.avi
│ │ (14)主题模型.pdf
│ │ (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
│ │ (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
│ │ LDAClassify.zip
│ │
│ ├─(15)贝叶斯推理采样与变分
│ │ (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
│ │ (15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
│ │ gibbsGauss.py
│ │
│ ├─(16)人工神经网络
│ │ (16)人工神经网络.avi
│ │ (16)人工神经网络.pdf
│ │ Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
│ │
│ ├─(17)卷积神经网络
│ │ (17)卷积神经网络.avi
│ │ (17)卷积神经网络.pdf
│ │
│ ├─(18)循环神经网络与LSTM
│ │ (18)循环神经网络与LSTM.pdf
│ │ (18)循环神经网络和LSTM.avi
│ │
│ ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
│ │ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
│ │ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
│ │
│ ├─(20)贝叶斯网络和HMM
│ │ (20)贝叶斯网络和HMM.avi
│ │ (20)贝叶斯网络和HMM.pdf
│ │
│ └─(额外补充)词嵌入word embedding
│ (额外补充)词嵌入word embedding.avi
│ (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf

├─深度学习深入与强化(1)
│ ├─第10课 更多框架
│ │ 5月班第10课_framework.pdf
│ │ 第10课 更多框架.avi
│ │
│ ├─第1课 机器学习中数学基础
│ │ 五月班第一次课件:机器学习中数学基础 (1).pdf
│ │ 第1课 机器学习中数学基础.avi
│ │
│ ├─第2课 高效计算基础与图像线性分类器
│ │ 5月班第2课课件:高效计算基础与图像线性分类器.pdf
│ │ image linear classification.zip
│ │ numpy_operations.ipynb
│ │ 第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
│ │
│ ├─第3课 梯度下降法与反向传播
│ │ 5月班第3课课件:梯度下降法与反向传播 (1).pdf
│ │ 第3课 梯度下降法与反向传播.avi
│ │
│ ├─第4课 CNN与常用框架
│ │ 5月深度学习班第4课--CNN,典型网络结构与常用框架.pdf
│ │ 第4课 CNN与常用框架.avi
│ │
│ ├─第5课 CNN训练注意事项与框架使用
│ │ 5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf
│ │ 第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi
│ │
│ ├─第6课 CNN推展案例
│ │ 5月班第6次课 - CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf
│ │ 第6课 CNN推展案例.avi
│ │
│ ├─第7课 RNN介绍
│ │ 5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf
│ │ 第7课 RNN介绍.avi
│ │
│ ├─第8课 RNN应用
│ │ 5月班第8课_rnn_appliacation.pdf
│ │ 第8课 RNN应用.avi
│ │
│ └─第9课 更多的网络类型
│ 5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf
│ 第9课 更多的网络类型.avi

└─深度学习深入与强化(2)
│ 提示.txt

├─第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述
│ DL01.pdf
│ DL01.rar
│ MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf
│ Rosenblatt58Perceptron.pdf
│ 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
│ 神经网络与机器学习(原书第3版).pdf
│ 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf

├─第02课 线性神经网络
│ chapter9.rar
│ DL02.pdf
│ DL02.rar
│ Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
│ 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar

├─第03课 BP神经网络应用
│ BP神经网络实现图像压缩.rar
│ DL03.pdf
│ DL03.rar
│ sparseae_exercise.part1.rar
│ sparseae_exercise.part2.rar
│ sparseae_exercise.pdf
│ sparseAutoencoder.pdf

├─第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络
│ chapter9.rar
│ DL04.pdf
│ DL04.rar
│ Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf

├─第05课 模拟退火算法与Boltzmann机:随机版的Hopfield神经网络
│ DL05.pdf
│ DL05.rar
│ LDA数学八卦.pdf
│ MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
│ pdp7.pdf
│ TSP问题中国31城市数据.txt

└─第06课 受限Boltzmann机RBM,应用RBM进行协同过滤
An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf
Classi-cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf
DL06.pdf
DL06.rar
Hinton.SOM.pdf
Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
Semantic Hashing.pdf
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评论1

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  1. 谢谢
    美女 2022-03-27 0
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