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    打开深度学习的大门:机器学习深度神经网络学习基础课程 深度学习基础必备课程

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    ===============课程目录===============
    (1)\\视频;目录中文件数:30个
    ├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
    ├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
    ├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4
    ├─(4) 2基本概念.mp4
    ├─(5) 3.1决策树算法.mp4
    ├─(6) 3.2决策树应用.mp4
    ├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
    ├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
    ├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
    ├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
    ├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4
    ├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
    ├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4
    ├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4
    ├─(15) 7.1简单线性回归上.mp4
    ├─(16) 7.2简单线性回归下.mp4
    ├─(17) 7.3多元线性回归.mp4
    ├─(18) 7.4多元线性回归应用.mp4
    ├─(19) 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
    ├─(20) 7.6非线性回归应用.mp4
    ├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
    ├─(22) 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
    ├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4
    ├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4
    ├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
    ├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
    ├─(27) 总结.mp4
    ├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
    ├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4
    ├─(30) 神经网络NN算法.mp4
    (2)\\课件;目录中文件数:29个
    ├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html
    ├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html
    ├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html
    ├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html
    ├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html
    ├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html
    ├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html
    ├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
    ├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
    ├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html
    ├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html
    ├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上).html
    ├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html
    ├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html
    ├─(45) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
    ├─(46) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html
    ├─(47) 7.3 多元回归分析(multiple regression).html
    ├─(48) 7.4 多元回归分析(multiple regression)应用.html
    ├─(49) 7.5 非线性回归 logistic regression.html
    ├─(50) 7.6 非线性回归应用:losgistic regression application.html
    ├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html
    ├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html
    ├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html
    ├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html
    ├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html
    ├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html
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    ├─(58) HierachecalClustering.png
    ├─(59) 代码与素材.rar
    (3)\\课件\\1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files;目录中文件数:14个
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    ├─(73) science-journal.gif
    (4)\\课件\\3.1 决策树(decision tree)算法_files;目录中文件数:10个
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    (5)\\课件\\3.2 决策树(decision tree)应用_files;目录中文件数:1个
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    (6)\\课件\\4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files;目录中文件数:7个
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    (7)\\课件\\4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files;目录中文件数:2个
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    (8)\\课件\\5.1 支持向量机(SVM)算法(上)_files;目录中文件数:19个
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    (9)\\课件\\5.2 支持向量机(SVM)算法(下)_files;目录中文件数:16个
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    (10)\\课件\\6.1 神经网络算法(Nerual Networks)(上)_files;目录中文件数:16个
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    (11)\\课件\\6.2神经网络算法应用上;目录中文件数:1个
    ├─(145) 6.2神经网络算法应用上.mp4
    (12)\\课件\\6.3神经网络算法应用下;目录中文件数:1个
    ├─(146) 6.3神经网络算法应用下.mp4
    (13)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上_files;目录中文件数:8个
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    (14)\\课件\\7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下_files;目录中文件数:7个
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    (15)\\课件\\7.3 多元回归分析(multiple regression)_files;目录中文件数:2个
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    (16)\\课件\\7.5 非线性回归 logistic regression_files;目录中文件数:18个
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    (17)\\课件\\7.7 回归中的相关度和R平方值_files;目录中文件数:7个
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    (18)\\课件\\8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files;目录中文件数:16个
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    (19)\\课件\\8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files;目录中文件数:1个
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