最新2017深度学习神经网络算法教程

教程名称：最新2017深度学习神经网络算法教程
教程目录：
Python程序入门与进阶
1.1_课程Python介绍_压缩
1.2环境配置1
1.3配置Python环境2
2.1Package以及数据类型
2.2_Part2字符串String和变量Variable
2.2_数据类型2整型_字符串
3.1数据结构列表List
3.2_Part2列表List元组tuple对比
3.2元组Tuple
3.3词典Dictionary
3.4函数function1
3.4函数Function2
4.1控制流1IfFor
4.2控制流2WhileRangePart1
4.2控制流2WhileRangePart2
4.3控制流2BreakContinuePass
5.1输入输出格式IoConsole
5.2文件输入输出FileIo
6.1错误与异常ErrorsExceptions
7.1面向对象以及装饰器OoDecorators
8.1图形界面介绍GuiTkinter
8.2猜数字游戏
9创建网页
去重4.2控制流2WhileRangePart2
重录3.4Function1
机器学习深度神经网络学习基础二 xa028课
第01章 基本概念清晰版
第02章 软件包安装和环境配置总述
第03章 环境配置分部详解
第04章 环境配置分部详解下
第05章 手写数字识别
第06章 神经网络基本结构及梯度下降算法
第07章 随机梯度下降算法
第08章 梯度下降算法实现上
第09章 梯度下降算法实现下
第10章 神经网络手写数字演示
第11章 Backpropagation算法上
第12章 Backpropagation算法下
第13章 Backpropagation算法实现
第14章 cross-entropy函数
第15章 Softmax和Overfitting
第16章 Regulization
第17章 Regulazition和Dropout
第18章 正态分布和初始化(修正版)
第19章 提高版本的手写数字识别实现
第20章 神经网络参数hyper-parameters选择
第21章 深度神经网络中的难点
第22章 用ReL解决VanishingGradient问题
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法
第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下
第26章 Restricted Boltzmann Machine
第27章 Restricted Boltzmann Machine下
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder
机器学习深度神经网络学习基础一 xa029课
1.1课程介绍机器学习介绍上
1.1课程介绍机器学习介绍下
1.2深度学习介绍
2基本概念
3.1决策树算法
3.2决策树应用
4.1最邻近规则分类KNN算法
4.2最邻近规则KNN分类应用
5.1 支持向量机(SVM)算法（上）
5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用
5.1支持向量机SVM上
5.1支持向量机SVM上应用
6.2神经网络算法应用上
6.3神经网络算法应用下
7.1简单线性回归上
7.2简单线性回归下
7.3多元线性回归
7.4多元线性回归应用
7.5非线性回归 Logistic Regression
7.6非线性回归应用
7.7回归中的相关度和决定系数
7.8回归中的相关性和R平方值应用
8.1Kmeans算法
8.2Kmeans应用
8.3Hierarchical clustering 层次聚类
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用
总结
支持向量机(SVM)算法(下)应用
支持向量机(SVM)算法下
神经网络NN算法
机器学习之深度神经网络深入研究 20课
(01)机器学习与相关数学初步
(02)数理统计与参数估计
(03)矩阵分析与应用
(04)凸优化初步
(05)回归分析与工程应用
(06)特征工程
(07)工作流程与模型调优
(08)最大熵模型与EM算法
(09)推荐系统与应用
(10)聚类算法与应用
(11)决策树随机森林和adaboost
(12)SVM
(13)贝叶斯方法
(14)主题模型
(15)贝叶斯推理采样与变分
(16)人工神经网络
(17)卷积神经网络
(18)循环神经网络与LSTM
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
(20)贝叶斯网络和HMM
(额外补充)词嵌入word embedding
深度神经网络算法之数学基础
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第04课_机器学习中的必修数学
第05课_机器学习中的必修数学
第06课_机器学习中的必修数学
第07课_机器学习中的必修数学
第08课_机器学习中的必修数学
第09课_机器学习中的必修数学
第10课_机器学习中的必修数学
深度神经网络学习深入与强化一 10课
第1课 机器学习中数学基础
第2课 高效计算基础与图像线性分类器
第3课 梯度下降法与反向传播
第4课 CNN与常用框架
第5课 CNN训练注意事项与框架使用
第6课 CNN推展案例
第7课 RNN介绍
第8课 RNN应用
第9课 更多的网络类型
第10课 更多框架
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Tensorflow 8 传入值
Tensorflow 9 xa0激励函数
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Tensorflow 11 建造神经网络
Tensorflow 12 结果可视化
Tensorflow 13 优化器
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Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化
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