通俗易懂的深度学习-机器学习

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。

课程内容：

〖课程目录〗:

• | └──14、通俗易懂的深度学习-机器学习
• | | ├──10_批梯度下降.mp4 62.58M
• | | ├──11_概率解释.mp4 89.31M
• | | ├──12_线性回归编程实践-sklearn.mp4 122.57M
• | | ├──13_线性回归编程实践-正规方程，梯度下降.mp4 275.46M
• | | ├──14_线性回归编程实践-boston房价数据集1.mp4 41.55M
• | | ├──15_线性回归编程实践-boston房价数据集2.mp4 284.11M
• | | ├──16_sigmoid函数，最大似然估计.mp4 115.68M
• | | ├──17_广义线性模型.mp4 109.93M
• | | ├──18_softmax多分类模型.mp4 159.85M
• | | ├──19_softmax求导.mp4 93.22M
• | | ├──1_深度学习与课程介绍.mp4 63.04M
• | | ├──20_编程实践1-sklearn实现逻辑回归.mp4 162.03M
• | | ├──21_编程实践2-sgd实现逻辑回归.mp4 155.66M
• | | ├──22_编程实践3-softmax的sklearn实现.mp4 46.69M
• | | ├──23_编程实践4-softmax的sgd实现.mp4 120.78M
• | | ├──24_神经元与异或问题.mp4 67.52M
• | | ├──25_神经网络非线性能力理解.mp4 229.50M
• | | ├──26_BP神经网络-前向传播.mp4 99.56M
• | | ├──27_BP神经网络-反向传播.mp4 128.03M
• | | ├──28_祝大家工作生活更上一层楼.mp4 56.36M
• | | ├──2_分割超平面.mp4 89.89M
• | | ├──3_单层感知机原始形式.mp4 104.73M
• | | ├──4_单层感知机对偶形式.mp4 245.04M
• | | ├──5_编程实践-python.mp4 290.46M
• | | ├──6_一元回归.mp4 76.60M
• | | ├──7_多元回归.mp4 72.41M
• | | ├──8_正则化.mp4 79.69M
• | | └──9_向量投影解释.mp4 76.23M

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