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深度学习在自动驾驶中的应用
〖课程目录〗:
汽车学堂 深度学习在自动驾驶中的应用 [699.5M]
┣━━第10章 DNN [20.2M]
┃ ┗━━10.1 DNN.mp4 [20.2M]
┣━━第11章 CNN [160.9M]
┃ ┣━━11.1 CNN概念介绍.mp4 [20.8M]
┃ ┣━━11.2 CNN计算概述.mp4 [13.8M]
┃ ┣━━11.3 CNN图像识别中的作用和特征.mp4 [21.7M]
┃ ┣━━11.4 CNN特征结构.mp4 [12.4M]
┃ ┣━━11.5CNN结构算法.mp4 [12.4M]
┃ ┣━━11.6 CNN结构层次.mp4 [20.2M]
┃ ┣━━11.7 MNIST详解.mp4 [7.2M]
┃ ┣━━11.8 交通标志识别详解.mp4 [32.4M]
┃ ┗━━11.9 目标检测.mp4 [20.1M]
┣━━第1章 最近邻居法 KNN [68.4M]
┃ ┣━━1.1 KNN定义和算法要素.mp4 [9.3M]
┃ ┣━━1.2 核心算法程序对比.mp4 [20.8M]
┃ ┣━━1.3 实例一:鸢尾花类型机器识别.mp4 [9.5M]
┃ ┣━━1.4实例二: 手写数字机器识别.mp4 [20.6M]
┃ ┗━━1.5 K值选择和整体要点.mp4 [8.3M]
┣━━第2章 朴素贝叶斯 [54.4M]
┃ ┣━━2.1 后验概率和经典案例.mp4 [18.8M]
┃ ┣━━2.2 经典案例算法详解.mp4 [16.1M]
┃ ┗━━2.3 应用项目程序解读.mp4 [19.4M]
┣━━第3章 决策树 [54.6M]
┃ ┣━━3.1 决策树算法.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━3.2 熵和信息增益.mp4 [17.2M]
┃ ┣━━3.3 四个实例详解.mp4 [21.1M]
┃ ┗━━3.4 决策树面临的问题..mp4 [8M]
┣━━第4章 支持向量机SVM [40.4M]
┃ ┣━━4.1 SVM概念.mp4 [8.6M]
┃ ┣━━4.2 SVM基本算法.mp4 [7M]
┃ ┣━━4.3 SMO详解.mp4 [6.8M]
┃ ┣━━4.4 非线性机及其核函数详解.mp4 [10.8M]
┃ ┗━━4.5 分类器比较和SVM小结.mp4 [7.2M]
┣━━第5章 线性回归 [49.3M]
┃ ┣━━5.2 梯度下降相关概念.mp4 [17.1M]
┃ ┣━━5.3 正则化.mp4 [12.6M]
┃ ┗━━5.`1 线性分类与线性回归.mp4 [19.6M]
┣━━第6章 逻辑回归 [31.6M]
┃ ┣━━6.1 逻辑回归的定义.mp4 [11.6M]
┃ ┗━━6.2逻辑回归的扩展应用.mp4 [20M]
┣━━第7章 神经元与感知器 [30M]
┃ ┣━━7.1 神经元与感知器.mp4 [14.8M]
┃ ┗━━7.2 感知器应用代码.mp4 [15.2M]
┣━━第8章 反向传播 [74.5M]
┃ ┣━━8.1反向传播BP.mp4 [21M]
┃ ┣━━8.2 BP计算详解(上).mp4 [9.9M]
┃ ┣━━8.3 求导计算详解(下).mp4 [18.1M]
┃ ┣━━8.4 手写数字识别.mp4 [10.5M]
┃ ┗━━8.5激活函数 .mp4 [15M]
┣━━第9章 TensorFlow [101.9M]
┃ ┣━━9.1 TensorFlow简介.mp4 [9.5M]
┃ ┣━━9.2 TensorFlow使用.mp4 [23.1M]
┃ ┣━━9.3 TensorFlow使用(二).mp4 [22.3M]
┃ ┣━━9.4 TensorBoard.mp4 [12.3M]
┃ ┣━━9.5 TensorFlow实例一.mp4 [20.9M]
┃ ┗━━9.6 TensorFlow实例二.mp4 [13.9M]
┣━━课程简介.mp4 [13.3M]
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