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@Pigmon 2017-05-20T12:33:31.000000Z 字数 988 阅读 72

机器学习基础

教案


第一课

最开始并没有扔出来一大堆名词,而是以简单的线性二分类问题,从感性上理解机器学习的基本思路。大量的名词会出现在第二课,在你对分类器有了一定的认识之后才扔出来。

预备知识需要知道简单的求导、求偏导数的方法,更早的直线方程等,这些对你来说应该没问题。ppt里也都有提到。

如果需要简单的回顾一下微积分的基本内容,PPT在这里(积分有关的东西可以不看)
链接:http://pan.baidu.com/s/1sljSxmX 密码:d98t

第一课的核心内容——罗森布拉特感知机算法的PPT
链接:http://pan.baidu.com/s/1hsl6AZ6 密码:dmkf

感知机演示程序用法的介绍视频:
http://v.youku.com/v_show/id_XMjY1NDIxNTk0MA==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1

可执行程序下载:
链接:http://pan.baidu.com/s/1miogr24 密码:l66d

算法核心程序Python版本:
链接:http://pan.baidu.com/s/1jHQ3KQq 密码:1xp6

第二课

首先看一下这个PPT,对上一课内容的简单总结:
链接:http://pan.baidu.com/s/1o7OZIMA 密码:gj4j

经过之前对分类器的接触后,现在可以扔出一大堆名词了,这个PPT包含了机器学习的必要的基本概念:
链接:http://pan.baidu.com/s/1bR0d0E 密码:hnjn

KMeans聚类的讲解是我的实验项目,没有PPT,只有一个演示程序。
它的视频介绍:
http://v.youku.com/v_show/id_XMjY2NTI5NzMyOA==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1
程序下载:
链接:http://pan.baidu.com/s/1hrVXzRe 密码:qj88

第三课

这一课的核心内容就是以朴素贝叶斯的基础内容为核心的
首先是概率的复习:
链接:http://pan.baidu.com/s/1hsoUulm 密码:ek2i
然后是朴素贝叶斯的简单介绍:
链接:http://pan.baidu.com/s/1kV5JmBl 密码:tv2j
算法的简单实现:
链接:http://pan.baidu.com/s/1qYBEIsc 密码:r3hn

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