0基础小白也能学会的机器学习

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  • 00_为什么要学习数学
  • 01_引言和学习方法
  • 02_feature和label
  • 03_什么是机器学习
  • 04_数据采集方式
  • 05_knn算法入门
  • 06_knn算法python实现
  • 07_代码流程回顾
  • 08_抽取knn函数
  • 09_实验演示验证结论
  • 10_评估模型好坏的方法,训练集和测试集
  • 11_生成测试和训练数据集
  • 12_调参选取最优的
  • 13_增加数据的维度
  • 14_numpy加载特殊数据
  • 15_欧式距离
  • 16_二维空间距离的计算
  • 17_代码增加一个维度
  • 18_数据归一化
  • 19_knn的feature的选择
  • 20_向量和向量的运算
  • 21_概念总结
  • 22_使用矩阵和向量实现knn
  • 23_ 房价预测简单框架
  • 24_数据的归一化和标准化
  • 附:问题1
  • 附1_如何学习数学
  • 01_线性回归和Knn
  • 02_线性回归解决什么问题
  • 03_Excel进行线性回归
  • 04_损失函数和最小均方差
  • 05_excle来简单理解梯度下降

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    课时介绍

    00_为什么要学习数学

    课程介绍

    人工智能很火,机器学习很热,很多同学想去学习,但不知如何下手

    网上教程很多,上来就学习模型,使用框架,绕来绕去,理解不了底层原理

    机器学习算法推理,大量公式和高等数学让人崩溃,一不小心从入门到放弃

     

    本套课程从零开始,讲解人工智能的全部核心基础, 4天课让你掌握机器学习、线性代数、微积分和概率论,学完课程你可以自己推导损失函数,实现梯度下降,手写神经网络,把控无人驾驶,完成手写字识别...

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