标签：软件包 随机梯度 工具 package 问题 ram upload hyper 环境
麦子深度学习之-机器学习算法高级进阶
随笔背景：在很多时候，很多入门不久的朋友都会问我：我是从其他语言转到程序开发的，有没有一些基础性的资料给我们学习学习呢，你的框架感觉一下太大了，希望有个循序渐进的教程或者视频来学习就好了。对于学习有困难不知道如何提升自己可以加扣：1225462853进行交流得到帮助，获取学习资料.
CP1933-深度学习进阶算法实战
下载地址：https://pan.baidu.com/s/3hKash
本课作为深度学习系列课程的第二阶段，介绍机器学习的基本概念，原理，以及常用算法（如决策树，支持向量机，神经网络算法等）。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理，并会使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理，分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础，同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。
1.基本概念清晰版
2.软件包安装和环境配置总述
3.环境配置分部详解
4.环境配置分部详解下
5.手写数字识别
6.神经网络基本结构及梯度下降算法
7.随机梯度下降算法
8.梯度下降算法实现上
9.梯度下降算法实现下
10.神经网络手写数字演示
11.Backpropagation算法上
12.Backpropagation算法下
13.Backpropagation算法实现
14.cross-entropy函数
15.Softmax和Overfitting
16.Regulization
17.Regulazition和Dropout
18.正态分布和初始化(修正版)
19.提高版本的手写数字识别实现
20.神经网络参数hyper-parameters选择
21.深度神经网络中的难点
22.用ReL解决VanishingGradient问题
23.ConvolutionNerualNetwork算法
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
26.Restricted Boltzmann Machine
27.Restricted Boltzmann Machine下
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder
深度学习 机器学习 算法 实战 python进阶
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原文地址：http://www.cnblogs.com/sunnyppl/p/7868096.html
