动画版机器学习,小白入门必备

动画版机器学习,小白入门必备

袋马学院

课程通过动画和游戏的形式,用简洁通俗的语言介绍机器学习原理中的数学知识,然后通过编程实践,一步一步的完成自己的机器学习框架。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:[理论课] 1 机器学习概述

  • 课时2:[实践课] 1.1 课程概述

  • 课时3:[实践课] 1.2 开发环境

  • 课时4:[实践课] 1.3 JavaScript基础语法

  • 课时5:[实践课] 1.4 JavaScript对象类型

  • 课时6:[实践课] 1.5 JavaScript数组类型

  • 课时7:[实践课] 1.6 JavaScript逻辑判断

  • 课时8:[实践课] 1.7 JavaScript遍历循环

  • 课时9:[实践课] 1.8 JavaScript算术运算

  • 课时10:[实践课] 1.9 JavaScript逻辑运算

  • 课时11:[理论课] 2 线性回归模型

  • 课时12:[实践课] 2.1 录入并绘制房屋样本数据

  • 课时13:[实践课] 2.2 函数的定义和调用

  • 课时14:[实践课] 2.3 定义房价预测函数

  • 课时15:[理论课] 3 对比损失函数

  • 课时16:[实践课] 3.1 损失函数概述

  • 课时17:[实践课] 3.2 损失函数-曼哈顿距离

  • 课时18:[实践课] 3.3 损失函数-欧式距离

  • 课时19:[理论课] 4 利用斜率让线性函数值逐步下降

  • 课时20:[实践课] 4.1 斜率定义

  • 课时21:[实践课] 4.2 斜率性质

  • 课时22:[理论课] 5 利用导数让非线性函数值逐步下降

  • 课时23:(选修)导数计算公式和运算法则.

  • 课时24:[实践课] 5.1 导数的定义

  • 课时25:[实践课] 5.2 导数的性质

  • 课时26:[理论课] 6 学习步长的概念和作用

  • 课时27:[实践课] 6.1 学习步长

  • 课时28:[理论课] 7 偏导数和梯度下降

  • 课时29:[实践课] 7.1 梯度方向

  • 课时30:[实践课] 7.2 梯度下降

  • 课时31:[实践课] 7.3 绘制梯度下降过程

  • 课时32:[理论课] 8 实例:房价预测

  • 课时33:[实践课] 8.1 解决一个样本的问题

  • 课时34:[实践课] 8.2 考虑所有样本的损失

  • 课时35:[实践课] 8.3 在总损失上执行梯度下降

  • 课时36:[实践课] 8.4 让程序减个速

  • 课时37:[实践课] 8.5 终极测试

课程概述

用动画的形式来介绍机器学习原理和背后的数学知识。课程通俗易懂,具备高中或以上的数学背景,听起来毫无压力。没有开发经验也没关系,后面会有一套非常基础的开发实践课程。

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