机器学习简明教程---基于Python语言实现 课件 第1--3章 概述、 基础知识、 回归分析.pptx

PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;1.1理解机器学习——一个例;1.1理解机器学习——一个例;1.1理解机器学习——计算电;1.1理解机器学习——One;1.1理解机器学习——机器学;PowerPoint演示文稿;1.2相关概念——基础术语;1.2相关概念——基础术语;1.2相关概念——一些常用算;1.2相关概念——一些常用算;1.2相关概念——一些常用算;1.2相关概念——算法效果;1.2相关概念——算法效果;PowerPoint演示文稿;1.3机器学习的发展;PowerPoint演示文稿;1.4开发环境准备——Pyth;1.4开发环境准备——下载An;1.4开发环境准备——安装An;1.4开发环境准备——为Con;1.4开发环境准备——安装各种;1.4开发环境准备——安装Cu;1.4开发环境准备——安装Mi;1.4.2. Python开发;1.4.2. Python开发;1.4.2. Python开发;1.4.2. Python开发;1.4.2. Python开发;1.4.2. Python开发;1.4.3. Python的包;1.6. 实验练习;1.6. 实验练习;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;本章目标;PowerPoint演示文稿;2.1线性代数——向量与范数;2.1线性代数——向量与范数;2.1线性代数——向量与范数;2.1线性代数——向量与范数;2.1线性代数——向量与范数;2.1线性代数——矩阵;2.1线性代数——矩阵;2.1线性代数——矩阵;2.1线性代数——行列式与矩;2.1线性代数——行列式计算;2.1线性代数——逆矩阵;PowerPoint演示文稿;2.2概率与统计——事件与概;2.2概率与统计——随机变量;2.2概率与统计——随机变量;2.2概率与统计——条件概率;2.2概率与统计——条件概率;2.2概率与统计——期望与方;2.2概率与统计——期望与方;2.2概率与统计——期望与方;2.2概率与统计——期望与方;2.2概率与统计——期望与方;2.2概率与统计——最大似然;2.2概率与统计——最大似然;2.2概率与统计——最大似然;1.3机器学习的发展;PowerPoint演示文稿;2.3优化——导数和梯度;2.3优化——导数和梯度;2.3优化——导数和梯度;2.3优化——凸函数与梯度下;2.3优化——凸函数与梯度下;PowerPoint演示文稿;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;2.4Python编程基础—;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;本章目标;PowerPoint演示文稿;3.1模型;3.1模型——案例;3.1模型——案例;3.1模型——回归模型;3.1模型——回归模型;3.1模型——回归模型;3.1模型——方差模型;3.1模型——方差模型;3.1模型——方差模型;PowerPoint演示文稿;3.2线性回归模型;3.2线性回归模型——回归参;3.2线性回归模型——回归参;3.2线性回归模型——回归参;3.2线性回归模型——回归参;3.2线性回归模型——回归参;3.2线性回归模型——回归方;3.2线性回归模型——回归方;3.2线性回归模型——回归方;3.2线性回归模型——回归方;3.2线性回归模型——模型应;3.2线性回归模型——模型应;3.2线性回归模