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01-11-1-1单因素方差分析.mp4

02-11-12-双因素方差一元分析.mp4

03-11-1-3多因素方差分析与单因素多元方差分析.mp4

04-11-2-非参数方差分析.mp4

05-11-3-元线性回Ifitm_回归诊断.mp4

06-11-3-元线性回归-残差分析-regress.mp4

07-11-4-1-多元线性回归fitlm.mp4

08-11-4_2_regress和广义线性回归.mp4

09-11-5非线性回归.mp4

10-11-6逐步-稳健回归和其他回归方法.mp4

11-11-7逻辑回归fitglm.mp4

12-11-7-梯度下降法.mp4

13-11-7-梯度下降法案例调试.mp4

1412-1-1主成分分析原理介绍.mp4

1512-1-2-主成分析模型及matlab编程实现.mp4

16-12-1-3-主成分分析案例讲解.mp4

17-12-2-1因子分析原理介绍.mp4

18-12-22因子分析matlab案例求解.mp4

19-12-3-1-判别分析一多总体协方差矩阵相等检验.mp4

20-12-3-2-判别分析一多个总体距离判别MATLAB编码实现.mp4

21-12-3-3-判别分析 距离判别准则的评价.mp4

22-12-3-4-判别分析一距离判别函数classify.mp4

23-12-3-5-判别分析 贝叶斯判别原理和求解.mp4

24-12-3-6-判别分析一贝叶斯判别fitcnb函数.mp4

25-12-3-7-判别分析一fisher判别分析原理.mp4

2612-3-8-判别分析一fisher判别分析二分类代码实现.mp4

27-12-3-9-判别分析一fisher判别分析多分类代码实现.mp4

28-12-3-10判别分析-fitcdiscr.mp4

29-12-4-1-聚类分析一原理一谱系聚类函数介绍.mp4

3012-4-2聚类分析-谱系聚类案例讲解.mp4

31-12-4-3聚类分析-kmeans聚类.mp4

32-12-5-1-典型相关分析原理和matab程序设计t.mp4

33-12-5-2-典型相关分析一案例求解分析.mp4

34-12-6-对应分析.mp4

35-13-1-1-灰色预测一GM-1-1-原理和MATLAB编程实现.mp4

36-13-1-2-灰色预测一GM-1-1-求解残差模型和改进.mp4

37-13-13-灰色预测GM_1N_mp4

38-13-14-灰色预测Verhulst模型.mp4

39-13-2-1移动平均与指数平滑法-移动平均原理和实现.mp4

40-13-2-2-移动平均与指数平滑法移动平均MATLAB实现.mp4

41-13-2-3-布朗单参数指数平滑法原理和MATLAB实现.mp4

42-1324-Holt-Winters指数平滑法原理和MATLAB实现.mp4

43-14-1-1机器学习一背景-概念-区别_挑战.mp4

44-14-1-2-机器学习一人工神经元-神经网络.mp4

45-14-2-1-单层神经网络一原理分析_SGD实现.mp4

46-14-2-2-单层神经网络一批里梯度下降实现一线性可分案例.mp4

4714-3-1多层神经网络-BPNN-原理.mp4

4814-3-2多层神经网络-BP算法MATLAB实现和案例分析.mp4

49-14-3-3-多层神经网络一2隐藏层实现-动量法交叉熵函数.mp4

50-14-3-4多层神经网络一自带工具箱函数.mp4

51-144-神经网络及其分类.mp4

52-145-1-深度学习一概述ReLU自适应多隐层算法实现.mp4

53-14-5-2深度学习一ReLUDropout适应多隐层算法实现.mp4

5414-6-1-卷积神经网络原理简介.mp4

55-14-62-卷积神经网络一卷积池化网络训练算法实现.mp4

56-14-6-3-卷积神经网络一CNN算法实现和调试.mp4

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