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深度学习实践教程
教案
第4章线性回归和逻辑回归深度学习课程教学方案
课程名称：深度学习任课教师：
开课单位：
教学对象：
教学目标：
1.理解回归.理解线性回归模型
2.掌握一元线性回归的实现.理解梯度及梯度下降
3.了解多元线性回归实现.掌握逻辑回归的概念和代码实现
重点：
理解线性回归模型，掌握一元线性回归的实现。逻辑回归的概念和代码实现。
难点：
梯度下降法和损失函数。
教学安排:
教学环节教学内容
(1)多媒体课堂教学
教学工具
(2)超星：上传PPT、练习题、实验
1.11回归
1.2线性回归模型
1.3一元线性回归的实现
教学任务
1.4梯度及梯度下降
1.5多元线性回归实现
1.6逻辑回归
本章围绕两个问题展开：一、建立深度学习的线性回归模型，实现简单预测。二、建
内容引入
立深度学习的逻辑回归模型，实现简单分类。
8
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线性回归模型分为一元线性回归和多元线性回归。在一元线性回归模型中先介绍什么
是回归、什么是线性回归、解决线性回归的两个主要方法：最小二乘法和梯度下降法。最
后介绍逻辑回归模型。学习线性回归的建模思想能够有助于理解复杂的深度学习模型。
4.1回归
4.2线性回归模型
4.3一元线性回归的实现
4.44梯度及梯度卜降
4.4.1梯度
4.4.2梯度下降法
授新环节
4.5多元线性回归实现
4.6逻辑回归
4.6.1什么是逻辑回归
4.6.2逻辑回归中的损失函数
4.6.3逻辑回归的代码实现
详细内容见PPT
课程思政引申迭代法的内涵，强化工匠精神。
线性回归模型处理的是预测问题，逻辑回归模型处理的是分类问题。那么回归问题和
分类问题的区别在哪里呢？分类问题希望把数据集分到某一类，所以这是一个离散的问题。
而线性回归是一个连续的问题，比如曲线的拟合，我们可以拟合任意的函数结果，这个结
内容小结
果是一个连续的值。
分类问题和回归问题是深度学习的第一步，拿到任何一个问题，我们都需要先确定其
到底是分类还是回归，然后再进行算法设计。
课后作业本章习题
（1）从课程思政的角度：
深度学习与思政教育紧密结合。
（2）从知识体系的角度：
教学总结
本章是理解深度学习的基础，通过实验理解是最好的方法。
（3）从能力培养的角度：
综合运用数学、计算机的知识，培养全方位高素质人才。
(1)通过理论课堂教学，进行师生互动，在课程
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