人工智能很火,机器学习很热,很多同学想去学习,但不知如何下手
网上教程很多,上来就学习模型,使用框架,绕来绕去,理解不了底层原理
机器学习算法推理,大量公式和高等数学让人崩溃,一不小心从入门到放弃
本套课程从零开始,讲解人工智能的全部核心基础, 4天课让你掌握机器学习、线性代数、微积分和概率论,学完课程你可以自己推导损失函数,实现梯度下降,手写神经网络,把控无人驾驶,完成手写字识别...
课程特色
1、通俗易懂,原理和编程分开讲解。
2、0基础就能听懂原理,无需Python基础,了解任意一门编程语言就能听懂代码;
3、不用框架,自己动手实现机器学习核心代码,写神经网络
4、重视原理,讲解高等数学背后的演化过程,从向量到矩阵,从极限到微分
5、由浅入深,从helloworld到神经网络
6、案例丰富,大量实用案例贯穿课程,机器人投掷,预测房价,无人驾驶,自主定位等...
课程目录
第1天:
00_为什么要学习数学
01_引言和学习方法
02_feature和label
03_什么是机器学习
04_数据采集方式
05_knn算法入门
06_knn算法python实现
07_代码流程回顾
08_抽取knn函数
09_实验演示验证结论
10_评估模型好坏的方法,训练集和测试集
11_生成测试和训练数据集
12_调参选取最优的k
13_增加数据的维度
14_numpy加载特殊数据
15_欧式距离
16_二维空间距离的计算
17_代码增加一个维度
18_数据归一化
19_knn的feature的选择
20_向量和向量的运算
21_概念总结
22_使用矩阵和向量实现knn
23_ 房价预测简单框架
24_数据的归一化和标准化
附1_如何学习数学
附:问题1
第2天:
01_线性回归和Knn
02_线性回归解决什么问题
03_Excel进行线性回归
04_损失函数和最小均方差
05_excle来简单理解梯度下降
06_梯度下降的问题分析
07_求导简单入门
08_mse对b进行求导
09_Excel演示梯度下降&学习速率
10_偏导数分别求解m和b的导数
11_对m和b分别进行梯度下降
12_Python代码实现梯度下降
13_代码测试生成m和b
14_作业演示
.......
raymanshf 发表于 2019-11-2 06:01
hi,let me see you face
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