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章节1:深度学习与课程介绍

课时1视频深度学习与课程介绍13:03

章节2:单层感知机

课时2视频分割超平面19:51

课时3视频单层感知机原始形式23:37

课时4视频单层感知机对偶形式19:00

课时5视频编程实践-python47:07

章节3:线性回归

课时6视频一元回归18:01

课时7视频多元回归19:21

课时8视频正则化19:56

课时9视频向量投影解释19:39

课时10视频批梯度下降14:29

课时11视频概率解释30:06

课时12视频线性回归编程实践-sklearn23:22

课时13视频线性回归编程实践-正规方程，梯度下降33:18

课时14视频线性回归编程实践-boston房价数据集123:03

课时15视频线性回归编程实践-boston房价数据集220:55

章节4:逻辑回归

课时16视频sigmoid函数，最大似然估计29:08

课时17视频广义线性模型27:46

课时18视频softmax多分类模型38:33

课时19视频softmax求导24:12

课时20视频编程实践1-sklearn实现逻辑回归26:19

课时21视频编程实践2-sgd实现逻辑回归23:54

课时22视频编程实践3-softmax的sklearn实现28:26

课时23视频编程实践4-softmax的sgd实现18:24

章节5:人工神经网络

课时24视频神经元与异或问题17:51

课时25视频神经网络非线性能力理解43:34

课时26视频BP神经网络-前向传播25:25

课时27视频BP神经网络-反向传播29:25

章节6:总结

课时28视频祝大家工作生活更上一层楼

 

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