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# s+ ` f" U! D
1.2深度学习介绍.mp4
2基本概念.mp4% Z' ~- t& X0 x2 E, q: l* V
3.1决策树算法.mp4
3.2决策树应用.mp4% t- a" d' H3 d1 D) E2 m
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.mp40 w# Y& K1 h' F9 ?' u6 a& @
5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html; z" ~; s0 y$ Q- H
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html, P7 ^" L) b( F1 g! u' ?
5.1支持向量机SVM上.mp4
5.2支持向量机SVM上应用.mp4& |" G& X0 v$ P4 X5 \
5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4% a! p) N) v5 W% |7 F
5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
6.1神经网络NN算法.mp4
6.2神经网络算法应用上.mp42 k6 E9 L! U3 X% T! h; v! o
6.3神经网络算法应用下.mp4
7.1简单线性回归上.mp45 }1 q y7 N" F7 k1 ^4 H" T
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# p, R& |/ z% I% e9 M: C0 f+ B
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.mp46 f4 s( W# }1 ?" F, n
7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp40 `. z& r$ o/ _+ X. L
8.1Kmeans算法.mp4/ P; [3 C0 z' B* L
8.2Kmeans应用.mp4
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
代码与素材.rar, }% L3 q$ e: Y& l: y. F& l
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总结.mp45 f; ~0 X, ]6 c1 U* H+ {
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