MATLAB科学计算进阶课程视频加资料40_共：9.57GB
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目录：【MATLAB科学计算进阶课程】
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56_14_6_3_卷积神经网络___CNN算法实现和调试.mp4
55_14_6_2_卷积神经网络___卷积_池化_网络训练算法实现_.mp4
54_14_6_1_卷积神经网络___原理简介_.mp4
53_14_5_2_深度学习___ReLU_Dropout自适应多隐层算法实现.mp4
52_14_5_1_深度学习___概述___ReLU自适应多隐层算法实现.mp4
51_14_4_神经网络及其分类.mp4
50_14_3_4_多层神经网络___自带工具箱函数.mp4
49_14_3_3_多层神经网络___2隐藏层实现_动量法_交叉熵函数.mp4
48_14_3_2_多层神经网络___BP算法MATLAB实现和案例分析.mp4
47_14_3_1_多层神经网络__BPNN_原理.mp4
46_14_2_2_单层神经网络___批量梯度下降实现__线性可分_案例.mp4
45_14_2_1_单层神经网络___原理分析_SGD实现_.mp4
44_14_1_2_机器学习___人工神经元_神经网络.mp4
43_14_1_1_机器学习___背景_概念_区别_挑战.mp4
42_13_2_4_Holt_Winters指数平滑法原理和MATLAB实现.mp4
41_13_2_3_布朗单参数指数平滑法原理和MATLAB实现.mp4
40_13_2_2_移动平均与指数平滑法___移动平均MATLAB实现.mp4
39_13_2_1_移动平均与指数平滑法___移动平均原理和实现.mp4
38_13_1_4_灰色预测___Verhulst模型_.mp4
37_13_1_3_灰色预测___GM_1_N_.mp4
36_13_1_2_灰色预测___GM_1_1_求解_残差模型和改进.mp4
35_13_1_1_灰色预测___GM_1_1_原理和MATLAB编程实现.mp4
34_12_6_对应分析.mp4
33_12_5_2_典型相关分析___案例求解分析_.mp4
32_12_5_1_典型相关分析原理和matlab程序设计.mp4
31_12_4_3_聚类分析___kmeans聚类.mp4
30_12_4_2_聚类分析___谱系聚类案例讲解_.mp4
29_12_4_1_聚类分析___原理___谱系聚类函数介绍.mp4
28_12_3_10_判别分析___fitcdiscr.mp4
27_12_3_9_判别分析___fisher判别分析多分类代码实现.mp4
26_12_3_8_判别分析___fisher判别分析二分类代码实现.mp4
25_12_3_7_判别分析___fisher判别分析原理_.mp4
24_12_3_6_判别分析___贝叶斯判别fitcnb函数_.mp4
23_12_3_5_判别分析___贝叶斯判别原理和求解.mp4
22_12_3_4_判别分析___距离判别函数classify.mp4
21_12_3_3_判别分析___距离判别准则的评价_.mp4
20_12_3_2_判别分析___多个总体距离判别MATLAB编码实现.mp4
19_12_3_1_判别分析___多总体协方差矩阵相等检验.mp4
18_12_2_2_因子分析matlab案例求解.mp4
17_12_2_1_因子分析原理介绍.mp4
16_12_1_3_主成分分析案例讲解.mp4
15_12_1_2_主成分析模型及matlab编程实现.mp4
14_12_1_1主成分分析原理介绍.mp4
13_11_7_梯度下降法案例调试.mp4
12_11_7_梯度下降法.mp4
11_11_7_逻辑回归___fitglm_.mp4
10_11_6_逐步_稳健回归和回归方法_.mp4
09_11_5_非线性回归.mp4
08_11_4_2_regress和广义线性回归.mp4
07_11_4_1_多元线性回归___fitlm.mp4
06_11_3_一元线性回归_残差分析_regress.mp4
05_11_3_一元线性回归fitlm_回归诊断.mp4
04_11_2_非参数方差分析.mp4
03_11_1_3_多因素方差分析与单因素多元方差分析.mp4
02_11_1_2_双因素方差一元分析.mp4
01_11_1_1_单因素方差分析.mp4
目录：【MATLAB科学计算进阶课程/MATLAB科学计算课件+数据无密】
matlab视频数据.zip
MATLAB科学计算课件(进阶部分)共4章.zip
MATLAB科学计算课件(基础部分)前10章.zip
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