吾生也有涯,而知也无涯。
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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。
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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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