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名稱：智能機器人軟件開發(fā) 無基礎(chǔ)小白也能學(xué)會的人工智能課 - 帶源碼課件

描述：本套課程從零開始，講解人工智能的全部核心基礎(chǔ)， 4天課讓你掌握機器學(xué)習(xí)、線性代數(shù)、微積分和概率論，學(xué)完課程你可以自己推導(dǎo)損失函數(shù)，實現(xiàn)梯度下降，手寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把控?zé)o人駕駛，完成手寫字識別...

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day1

    00_為什么要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)(1).mp4

    01_引言和學(xué)習(xí)方法.mp4

    02_feature和label.mp4

    03_什么是機器學(xué)習(xí)(1).mp4

    04_數(shù)據(jù)采集方式.mp4

    05_knn算法入門.mp4

    06_knn算法python實現(xiàn),mp4

    07_代碼流程回顧.mp4

    08_抽取knn函數(shù),mp4

    09_實驗演示驗證結(jié)論.mp4

    10_評估模型好壞的方法，訓(xùn)練集和測試集,mp4

    11_生成測試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集.mp4

    12_調(diào)參選取最優(yōu)的k.mp4

    13_增加數(shù)據(jù)的維度.mp4

    14_numpy加載特殊數(shù)據(jù).mp4

    15_歐式距離.mp4

    16_二維空間距離的計算.mp4

    17_代碼增加一個維度.mp4

    18_數(shù)據(jù)歸一化.mp4

    19_knn的feature的選擇.mp4

    20_向量和向量的運算.mp4

    21_概念總結(jié).mp4

    22_使用矩陣和向量實現(xiàn)knn.mp4

    23_房價預(yù)測簡單框架.mp4

    24_數(shù)據(jù)的歸一化和標準化.mp4

    附1_如何學(xué)習(xí)數(shù)學(xué).mp4

    附:問題1.mp4

day2

    01_線性回歸和Knn.mp4

    02_線性回歸解決什么問題_ev.mp4

    03_Excel進行線性回歸_ev.mp4

    04_損失函數(shù)和最小均方差_ev.mp4

    05_excle來簡單理解梯度下降_ev.mp4

    06_梯度下降的問題分析_ev.mp4

    07_求導(dǎo)簡單入門_ev.mp4

    08_mse對b進行求導(dǎo)_ev.mp4

    09_Excel演示梯度下降&學(xué)習(xí)速率_ev.mp4

    10_偏導(dǎo)數(shù)分別求解m和b的導(dǎo)數(shù)_ev.mp4

    11_對m和b分別進行梯度下降_ev.mp4

    12_Python代碼實現(xiàn)梯度下降_ev.mp4

    13_代碼測試生成m和b_ev.mp4

    14_作業(yè)演示.mp4

day3

    01_高等數(shù)學(xué)入門.mp4

    02_問題描述_ev.mp4

    03_簡單理解矩陣運算的現(xiàn)實含義_ev.mp4

    04_矩陣的形狀_ev.mp4

    05_矩陣的加法_ev.mp4

    06_手動計算矩陣的乘法_ev.mp4

    07_矩陣的乘法不滿足交換律_ev.mp4

    08_用numpy進行矩陣的乘法運算_ev.mp4

    09_矩陣運算計算m和b的偏導(dǎo)數(shù)_ev.mp4

    10_numpy矩陣運算演示獲取m和b的偏導(dǎo)_ev.mp4

    11_用矩陣運算重構(gòu)線性回歸代碼_ev.mp4

    12_對比程序執(zhí)行的時間_ev.mp4

    13_增加數(shù)據(jù)的維度,mp4

    14_函數(shù)模型的評估和錯誤率的計算_ev.mp4

    15_矩陣可以理解為一個變化函數(shù)_ev.mp4

    16_bmp是如何描述圖片的_ev.mp4

    17_位圖和svq圖的區(qū)別_ev.mp4

    18_矩陣運算變化圖片的位置_ev.mp4

    19_矩陣運算旋轉(zhuǎn)圖形_ev.mp4

    20_矩陣的縮放處理_ev.mp4

    21_圖形變換綜合案例_ev.mp4

    22_機器學(xué)習(xí)淺談_ev.mp4

    23_siqmod函數(shù)引入_ev.mp4

    24_邏輯回歸的步驟.mp4

day4

    01_自然底數(shù)和sigmod函數(shù).mp4

    02_矩陣運算計算邏輯回歸_ev.mp4

    03_邏輯回歸簡單實現(xiàn)_ev.mp4

    04_多分類問題_ev.mp4

    05_多分類的概率問題思考_ev.mp4

    06_多分類問題softmax公式_ev.mp4

    07_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集_ev.mp4

    08_手寫數(shù)字的識別原理_ev.mp4

    09_手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集的處理_ev.mp4

    10_手寫數(shù)字的識別_ev.mp4

    11_手寫數(shù)字bug處理_ev.mp4

    12_ai自動駕駛_ev.mp4

    13_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用_ev.mp4

    14_多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示_ev.mp4

    15_感知機_ev.mp4

    16_感知機數(shù)學(xué)原理_ev.mp4

    17線性模型和非線性模型ev.mp4

    18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4

    19_概率簡介.mp4

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