【黑马程序员】智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 – 带源码课件

课程信息

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…

课程目录

├── day1
│   ├── 00_为什么要学习数学(1).mp4 18.12M
│   ├── 01_引言和学习方法.mp4 12.80M
│   ├── 02_feature和label.mp4 27.73M
│   ├── 03_什么是机器学习(1).mp4 16.04M
│   ├── 04_数据采集方式.mp4 43.89M
│   ├── 05_knn算法入门.mp4 12.04M
│   ├── 06_knn算法python实现.mp4 70.70M
│   ├── 07_代码流程回顾.mp4 15.05M
│   ├── 08_抽取knn函数.mp4 11.17M
│   ├── 09_实验演示验证结论.mp4 25.56M
│   ├── 10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4 10.35M
│   ├── 11_生成测试和训练数据集.mp4 19.62M
│   ├── 12_调参选取最优的k.mp4 36.48M
│   ├── 13_增加数据的维度.mp4 10.35M
│   ├── 14_numpy加载特殊数据.mp4 16.33M
│   ├── 15_欧式距离.mp4 11.89M
│   ├── 16_二维空间距离的计算.mp4 28.61M
│   ├── 17_代码增加一个维度.mp4 16.97M
│   ├── 18_数据归一化.mp4 31.97M
│   ├── 19_knn的feature的选择.mp4 8.88M
│   ├── 20_向量和向量的运算.mp4 29.98M
│   ├── 21_概念总结.mp4 5.77M
│   ├── 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4 68.95M
│   ├── 23_ 房价预测简单框架.mp4 52.57M
│   ├── 24_数据的归一化和标准化.mp4 63.05M
│   ├── 附：问题1.mp4 14.89M
│   └── 附1_如何学习数学.mp4 13.91M
├── day2
│   ├── 01_线性回归和Knn.mp4 14.91M
│   ├── 02_线性回归解决什么问题_ev.mp4 7.67M
│   ├── 03_Excel进行线性回归_ev.mp4 8.92M
│   ├── 04_损失函数和最小均方差_ev.mp4 14.93M
│   ├── 05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4 18.78M
│   ├── 06_梯度下降的问题分析_ev.mp4 10.80M
│   ├── 07_求导简单入门_ev.mp4 13.01M
│   ├── 08_mse对b进行求导_ev.mp4 11.93M
│   ├── 09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4 22.30M
│   ├── 10_偏导数分别求解m和b的导数_ev.mp4 15.91M
│   ├── 11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4 22.18M
│   ├── 12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4 37.19M
│   ├── 13_代码测试生成m和b_ev.mp4 15.54M
│   └── 14_作业演示.mp4 32.86M
├── day3
│   ├── 01_高等数学入门.mp4 23.30M
│   ├── 02_问题描述_ev.mp4 3.49M
│   ├── 03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4 5.85M
│   ├── 04_矩阵的形状_ev.mp4 14.70M
│   ├── 05_矩阵的加法_ev.mp4 5.34M
│   ├── 06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4 10.60M
│   ├── 07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4 5.51M
│   ├── 08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4 7.78M
│   ├── 09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4 23.52M
│   ├── 10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4 18.06M
│   ├── 11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4 18.60M
│   ├── 12_对比程序执行的时间_ev.mp4 8.36M
│   ├── 13_增加数据的维度.mp4 10.11M
│   ├── 14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4 20.81M
│   ├── 15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4 4.23M
│   ├── 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4 37.81M
│   ├── 17_位图和svg图的区别_ev.mp4 13.92M
│   ├── 18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4 14.61M
│   ├── 19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4 15.46M
│   ├── 20_矩阵的缩放处理_ev.mp4 3.84M
│   ├── 21_图形变换综合案例_ev.mp4 7.51M
│   ├── 22_机器学习浅谈_ev.mp4 22.96M
│   ├── 23_sigmod函数引入_ev.mp4 12.07M
│   └── 24_逻辑回归的步骤.mp4 19.81M
├── day4
│   ├── 01_自然底数和sigmod函数.mp4 30.75M
│   ├── 02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4 10.29M
│   ├── 03_逻辑回归简单实现_ev.mp4 24.20M
│   ├── 04_多分类问题_ev.mp4 7.97M
│   ├── 05_多分类的概率问题思考_ev.mp4 14.34M
│   ├── 06_多分类问题softmax公式_ev.mp4 12.43M
│   ├── 07_手写数字数据集_ev.mp4 18.51M
│   ├── 08_手写数字的识别原理_ev.mp4 11.80M
│   ├── 09_手写数字数据集的处理_ev.mp4 24.37M
│   ├── 10_手写数字的识别_ev.mp4 48.90M
│   ├── 11_手写数字bug处理_ev.mp4 17.32M
│   ├── 12_ai自动驾驶_ev.mp4 3.54M
│   ├── 13_神经网络的作用_ev.mp4 5.50M
│   ├── 14_多层神经网络演示_ev.mp4 23.70M
│   ├── 15_感知机_ev.mp4 5.06M
│   ├── 16_感知机数学原理_ev.mp4 6.38M
│   ├── 17_线性模型和非线性模型_ev.mp4 13.25M
│   ├── 18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4 15.54M
│   └── 19_概率简介.mp4 53.67M
└── 资料.zip 176.93M