黑马-智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课

名称：黑马-智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课

描述：该课程是黑马程序员推出的面向零基础学员的智能机器人软件开发入门课程，以人工智能为核心，聚焦机器学习基础与实战。课程从数学基础与机器学习概念入手，详细讲解了KNN算法、线性回归、梯度下降、矩阵运算、逻辑回归、多分类(Softmax)等核心算法，并通过房价预测、手写数字识别等案例进行代码实践。内容涵盖特征工程、模型评估、数据归一化等实用技巧，最终引导至神经网络、感知机等深度学习入门概念，为后续机器人软件开发奠定坚实的AI基础。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1pDCaDcAIu-7AMPkVOqO-HA?pwd=9527
夸克：https://pan.quark.cn/s/622833cc1a7a

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???? 标签：#机器学习 #KNN算法 #线性回归 #梯度下降 #矩阵运算 #逻辑回归 #Softmax #手写数字识别 #神经网络 #特征工程 #黑马 #智能机器人软件开发 #无基础小白也能学会的人工智能课 #baidu #quark




└─黑马-智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课
    │  资料.zip
    │
    ├─day1
    │      00_为什么要学习数学(1).mp4
    │      01_引言和学习方法.mp4
    │      02_feature和label.mp4
    │      03_什么是机器学习(1).mp4
    │      04_数据采集方式.mp4
    │      05_knn算法入门.mp4
    │      06_knn算法python实现.mp4
    │      07_代码流程回顾.mp4
    │      08_抽取knn函数.mp4
    │      09_实验演示验证结论.mp4
    │      10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
    │      11_生成测试和训练数据集.mp4
    │      12_调参选取最优的k.mp4
    │      13_增加数据的维度.mp4
    │      14_numpy加载特殊数据.mp4
    │      15_欧式距离.mp4
    │      16_二维空间距离的计算.mp4
    │      17_代码增加一个维度.mp4
    │      18_数据归一化.mp4
    │      19_knn的feature的选择.mp4
    │      20_向量和向量的运算.mp4
    │      21_概念总结.mp4
    │      22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
    │      23_ 房价预测简单框架.mp4
    │      24_数据的归一化和标准化.mp4
    │      附1_如何学习数学.mp4
    │      附：问题1.mp4
    │
    ├─day2
    │      01_线性回归和Knn.mp4
    │      02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
    │      03_Excel进行线性回归_ev.mp4
    │      04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
    │      05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
    │      06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
    │      07_求导简单入门_ev.mp4
    │      08_mse对b进行求导_ev.mp4
    │      09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4
    │      10_偏导数分别求解m和b的导数_ev.mp4
    │      11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4
    │      12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4
    │      13_代码测试生成m和b_ev.mp4
    │      14_作业演示.mp4
    │
    ├─day3
    │      01_高等数学入门.mp4
    │      02_问题描述_ev.mp4
    │      03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4
    │      04_矩阵的形状_ev.mp4
    │      05_矩阵的加法_ev.mp4
    │      06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4
    │      07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4
    │      08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
    │      09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4
    │      10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
    │      11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4
    │      12_对比程序执行的时间_ev.mp4
    │      13_增加数据的维度.mp4
    │      14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4
    │      15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4
    │      16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4
    │      17_位图和svg图的区别_ev.mp4
    │      18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4
    │      19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4
    │      20_矩阵的缩放处理_ev.mp4
    │      21_图形变换综合案例_ev.mp4
    │      22_机器学习浅谈_ev.mp4
    │      23_sigmod函数引入_ev.mp4
    │      24_逻辑回归的步骤.mp4
    │
    └─day4
            01_自然底数和sigmod函数.mp4
            02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4
            03_逻辑回归简单实现_ev.mp4
            04_多分类问题_ev.mp4
            05_多分类的概率问题思考_ev.mp4
            06_多分类问题softmax公式_ev.mp4
            07_手写数字数据集_ev.mp4
            08_手写数字的识别原理_ev.mp4
            09_手写数字数据集的处理_ev.mp4
            10_手写数字的识别_ev.mp4
            11_手写数字bug处理_ev.mp4
            12_ai自动驾驶_ev.mp4
            13_神经网络的作用_ev.mp4
            14_多层神经网络演示_ev.mp4
            15_感知机_ev.mp4
            16_感知机数学原理_ev.mp4
            17_线性模型和非线性模型_ev.mp4
            18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4
            19_概率简介.mp4