第1部份：
00_為什么要學習數(shù)學
01_引言和學習方法
02_feature和label
03_什么是機器學習
04_數(shù)據(jù)采集方式
05_knn算法入門
06_knn算法python實現(xiàn)
07_代碼流程回顧
08_抽取knn函數(shù)
09_實驗演示驗證結(jié)論
10_評估模型好壞的方法，訓練集和測試集
11_生成測試和訓練數(shù)據(jù)集
12_調(diào)參選取最優(yōu)的k
13_增加數(shù)據(jù)的維度
14_numpy加載特殊數(shù)據(jù)
15_歐式距離
16_二維空間距離的計算
17_代碼增加一個維度
18_數(shù)據(jù)歸一化
19_knn的feature的選擇
20_向量和向量的運算
21_概念總結(jié)
22_使用矩陣和向量實現(xiàn)knn
23_ 房價預測簡單框架
24_數(shù)據(jù)的歸一化和標準化
附1_如何學習數(shù)學
附：問題1
第2部份：
01_線性回歸和Knn
02_線性回歸解決什么問題
03_Excel進行線性回歸
04_損失函數(shù)和最小均方差
05_excle來簡單理解梯度下降
06_梯度下降的問題分析
07_求導簡單入門
08_mse對b進行求導
09_Excel演示梯度下降&學習速率
10_偏導數(shù)分別求解m和b的導數(shù)
11_對m和b分別進行梯度下降
12_Python代碼實現(xiàn)梯度下降
13_代碼測試生成m和b
14_作業(yè)演示
附_作業(yè)講解
第3部份：
01_高等數(shù)學入門
02_問題描述
03_簡單理解矩陣運算的現(xiàn)實含義
04_矩陣的形狀
05_矩陣的加法
06_手動計算矩陣的乘法
07_矩陣的乘法不滿足交換律
08_用numpy進行矩陣的乘法運算
09_矩陣運算計算m和b的偏導數(shù)
10_numpy矩陣運算演示獲取m和b的偏導
11_用矩陣運算重構(gòu)線性回歸代碼
12_對比程序執(zhí)行的時間
13_增加數(shù)據(jù)的維度
14_函數(shù)模型的評估和錯誤率的計算
15_矩陣可以理解為一個變化函數(shù)
16_bmp是如何描述圖片的
17_位圖和svg圖的區(qū)別
18_矩陣運算變化圖片的位置
19_矩陣運算旋轉(zhuǎn)圖形
20_矩陣的縮放處理
21_圖形變換綜合案例
22_機器學習淺談
23_sigmod函數(shù)引入
24_邏輯回歸的步驟
附：擴展作業(yè)
第4部份：
01_自然底數(shù)和sigmod函數(shù)
02_矩陣運算計算邏輯回歸
03_邏輯回歸簡單實現(xiàn)
04_多分類問題
05_多分類的概率問題思考
06_多分類問題softmax公式
07_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集
08_手寫數(shù)字的識別原理
09_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集的處理
10_手寫數(shù)字的識別
11_手寫數(shù)字bug處理
12_ai自動駕駛
13_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用
14_多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示
15_感知機
16_感知機數(shù)學原理
17_線性模型和非線性模型
18_交叉熵cross-entropy
19_概率簡介 |
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