- 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳
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- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
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- 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4. 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4.
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- 4.1.4 GRU(门控循环单元) 4.1.5 LSTM(长短记忆网络) 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 学习目标 4.2.2 词嵌入 4.2.3 Word2Vec案例 4.3 seq2seq与Attention机制 4.3.2 注意力机制 4.3.3 机器翻译案例 4.3.4 集束搜索（Beam Search） 4.3.5 BLEU-机器翻译的自动评估方法 5.1 生 4.1.4 GRU(门控循环单元) 4.1.5 LSTM(长短记忆网络) 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 学习目标 4.2.2 词嵌入 4.2.3 Word2Vec案例 4.3 seq2seq与Attention机制 4.3.2 注意力机制 4.3.3 机器翻译案例 4.3.4 集束搜索（Beam Search） 4.3.5 BLEU-机器翻译的自动评估方法 5.1 生
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