前言
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前言-人工智能、机器学习、深度学习该如何入手

无论未来你将从事哪个领域,我相信,当你学完本套课程,其中的思维和方法将对你很用用。 小渊老师 1、时间如梭(那些年在清华学习的心路历程) 从开始接触人工智能,已快12年。大二时(2003年大学),以为学会马少平老师的内部讲义《人工智能》,就能轻松做一个机器人助理或者自动驾驶小车了。理想很丰满,现实很 […]

第一章
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第一章:开启人工智能、机器学习、深度学习之旅

1、开启人工智能、机器学习、深度学习之旅 都说:“口袋里钞票的颜色决定今天的心情。”,每学习一种新知识前,很多同学都迫不及待的问为我:“它有钱途吗?”。我这里想统一回复的是:它确实很有钱途。 我已经告诉您现在和未来“人工智能、机器学习、深度学习”是一座金矿,要不要去挖就看你自己的决定了。 现在它需要 […]

第二章
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第二章:人工智能开发库scikit-learn初体验

一、我们需要一个机器学习工具库 不要重复造轮子,似乎是搞it的童鞋们经常听到的一句话。是的,我们这套课程,不打算所有的算法都自己实现,因为,这确实太费时间,不利于大家对思想和原理的理解。 所以这里,我们选择了一个应用广泛,且学习成本较低的库,作为我们机器学习入门的库,它就是scikit-learn。 […]

第三章
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第三章:全网最简单易懂的线性回归课程(一)

一、说点人话:学了“线性回归”有什么卵用? 一个女同学问我:“老师,我想知道有哪些问题是线性回归可以解决的?这样我可能才有动力学下去,不然,我一点都不想学。” 是的,明确的知道,线性回归能够解决什么问题,才是我们学习的最好动力。都不知道线性回归能解决什么问题,那干嘛学呢? 在大学里,我们很多学习,都 […]

第四章
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第四章:全网最简单易懂的线性回归课程(二)

5、线性回归公式推导,不要以为只要2个数据点就能求a和b了 其实我们完全可以不告诉大家怎么去推导线性回归的公式,也就是y=ax+b这个公式中,怎么求a和b的值。只要告诉大家求a和b的公式就可以了。 但是如果那样,我相信很多同学就不会理解了,这就和大多数教材上的资料一样了,根本不能让我们亲爱的同学理解 […]

第五章
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第五章:线性回归代码实现

1、实现线性回归的算法 有了上面计算a和b的公式,我们就能够来写线性回归的代码了。其实我们也可以不用自己重复造轮子,网上已经有很多实现线性回归的代码库了。看一下api,直接使用,基本就可以了。 1、为什么要自己写实现代码 但是我们还是要自己实现一遍,因为使用别人的代码库,始终觉得不踏实,心理老是怀疑 […]

第六章
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第六章:从单词拼写检查开始—基于朴素贝叶斯的分类方法

一、什么是拼写检查 鉴于我们做全国最好的、最通俗、最有深度的AI课程的宗旨,我们从一个既简单又复杂的问题开始今天的学习:单词拼写检查。 什么是单词拼写检查,就是你写错了单词,系统推荐一个它认为最可能正确的单词给你。本课的知识,你稍微延伸一下,就可以做一个全文错别字检查程序出来,这个可是有商业价值的哦 […]

第七章
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第七章:从单词拼写检查开始—基于朴素贝叶斯的分类方法(二)

九、最后的大boss 提示:如果看不下去,建议学习视频课程,由于视频载体的原因,讲解更详细。 经过这么多口舌的解释,我们将上文推理的大致相等的概率约去,我们最终得到了如下的表达式: 1 2 3 4 5 P(fuke|fuk) 对应 P(fuke) P(fuck […]

第八章
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第八章:使用K-mean聚类解决实际问题

一、什么是聚类 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,例如男人和女人可以进行聚类,分为男类和女类。 在人工智能中,聚类是一种非常重要的方法,那么聚类到底是什么意思呢? 这个概念很简单,我有一个3岁的宝宝(典型的晚婚晚育)。大约在我家宝宝2岁左右,他就能够对生活 […]

第八章
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第八章:使用K-mean聚类解决实际问题(二)

1、自己实现KMean算法 上一课,我们已经使用sklearn做了一次KMean聚类,但是遗憾的是,那个算法不是我们自己写的。使用别人的算法可以加快试验的进程,尽快的完成作业,但是不利于我们了解算法的原理,也不利于我们锻炼分析问题,解决问题的能力。 要知道在10多年的学习生涯中,老师们一直告诉我们分 […]

第九章
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第九课:开启机器学习库的大门,scikit learn的顶层架构设计

1、这么多人工智能库,谁是王者 我想问问同学,在资讯这么发达的大千世界,怎么才能学好一门技术。很多同学问我:“人工智能有很多知识啊,也有很多很多语言,很多工具可以做人工智能,我到底应该学习什么呢?是都学,还是先选择一种来入门呢?” 这个问题是很典型的,这段时间和同学之间的交流,我谈一谈自己的一些建议 […]

第十章
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第十课:通过scikit learn获取实验数据

1、大数据、大数据,数据很重要 本章将告诉大家在这个大千世界中,怎么获得你想要的数据的方法。 数据是基础,没有足够量的数据再好的算法也是白搭。这个问题到现在来理解似乎很容易了,举几个例子: 试想一下没有很多棋盘数据,AlphaGo能够战胜李世石吗? 如果没有很多基础经济数据,那么国家能够预测明年的G […]

第11章
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第11章:有趣的手写数字的识别

1、同学的烦恼 前段时间有一个同学在QQ里面对我说,”老师,我还有1个月就毕业答辩了。我要做一个数字识别系统,怎么办,我着急死了。” 看到他的话,顿时觉得替他惋惜,真想说:“早干嘛去了,现在剩这点时间,写代码,写论文来得及吗。” 后来,我还是忍住了,告诉他别着急,只要知道原理 […]