0基础小白也能学会的机器学习

0基础小白也可以学习机器学习教程介绍

人工智能很受欢迎，机器学习也很受欢迎。许多学生想学习，但他们不知道如何开始？有很多在线教程，学习模型，使用框架，四处走动，不能理解底层原理？机器学习算法推理，大量公式和高等数学让人崩溃，不小心从入门到放弃？本课程从零开始，讲解人工智能的全部核心基础， 4天的课程可以让你掌握机器学习、线性代数、微积分和概率论。学习课程后，可以推导损失函数，实现梯度下降，手写神经网络，控制无人驾驶，完成手写识别...附全套课件资料！

课程目录：

day1

  为什么要学数学？.mp4

  01_介绍和学习方法.mp4

  02_feature和label.mp4

  03_什么是机器学习？.mp4

  04_数据采集方法.mp4

  05_knn算法入门.mp4

  06_knn算法python实现.mp4

  07_代码流程回顾.mp4

  08_提取knn函数.mp4

  09_实验演示验证结论.mp4

  10_评估模型质量、训练集和个人测试集的方法.mp4

  11_生成个人测试和培训数据集.mp4

  12_调参选择最佳k.mp4

  13_增加数据的维度.mp4

  14_numpy加载特殊数据.mp4

  15_欧式距离.mp4

  计算16_二维空间距离.mp4

  17_代码添加一个维度.mp4

  18_数据归一化.mp4

  19_knnfeature的选择.mp4

  20_运算向量和向量.mp4

  21_概念总结.mp4

  使用矩阵和向量实现knnn.mp4

  23_ 简单的房价预测框架.mp4

  24_数据归一化和标准化.mp4

  附：问题1.mp4

  附1_如何学习数学.mp4

day2

  01_线性回归和Knnn.mp4

  02_线性回归解决了什么问题.mp4

  03_Excel线性回归.mp4

  04_损失函数和最小平均方差.mp4

  05_excle简单理解梯度下降.mp4

  06_梯度下降问题分析.mp4

  07_求导简单入门.mp4

  08_mse对b的求导.mp4

  09_Excel演示梯度下降&学习速率.mp4

  10_偏导数分别求解m和b的导数.mp4

  11_分别降低m和b的梯度.mp4

  12_Python代码实现梯度下降.mp4

  13_代码通过亲自测试生成m和b.mp4

  14_作业演示.mp4

day3

  01_高等数学入门.mp4

  02_问题描述.mp4

  03_简单理解矩阵运算的现实含义.mp4

  04_矩阵形状.mp4

  05_矩阵加法.mp4

  06_手动计算矩阵乘法.mp4

  07_矩阵乘法不符合交换律.mp4

  08_用numpy乘法矩阵.mp4

  09_计算m和b偏导数的矩阵运算.mp4

  10_numpy矩阵运算演示获得m和b偏导.mp4

  11_用矩阵运算重构线性回归代码.mp4

  12_比较程序执行时间.mp4

  13_增加数据的维度.mp4

  14_函数模型评估和错误率计算.mp4

  15_矩阵可以理解为变化函数.mp4

  16_bmp是如何描述图片的.mp4

  17_位图和svg图的区别.mp4

  18_矩阵运算变化图片的位置.mp4

  19_矩阵运算旋转图形.mp4

  20_矩阵缩放处理.mp4

  21_图形变换综合案例.mp4

  22_机器学习浅谈.mp4

  23.介绍sigmod函数.mp4

  24_逻辑回归步骤.mp4

day4

  01_自然底数和sigmod函数.mp4

  02_矩阵运算计算逻辑回归.mp4

  03_简单实现逻辑回归的简单实现.mp4

  04_多分类问题.mp4

  05_多分类概率问题思考.mp4

  softmax公式多分类问题.mp4

  07_手写数字数据集.mp4

  08_手写数字识别原理.mp4

  09_手写数字数据集处理.mp4

  10_手写数字识别.mp4

  11_手写数字bug处理.mp4

  12_ai自动驾驶.mp4

  神经网络的作用13_.mp4

  14_多层神经网络演示.mp4

  15_感知机.mp4

  16_感知机数学原理.mp4

  17_线性模型和非线性模型.mp4

  18_交叉熵crosss-entropy.mp4

  19_概率简介.mp4

资料

      day1.zip

      day2.zip

      day3.zip

      day4.zip