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聊聊线性f和非线性f在线视频

下一节:初识KNN

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聊聊线性f和非线性f课程教案、知识点、字幕

在智能小恐龙环节

不少小白都在问

计小师 到底什么是线性

什么是非线性

下面的时间交给计小白

谢谢计小白

我们立刻来看一个生活中线性方法应用的案例

每年你都会听到我国GDP预计增长多少多少

那这个预计增长是如何得到的呢

是用前几年的GDP数据通过方法预测得到的

这个方法预测的原理是

如果方法预测今年的数据是相对准确的

那么该方法预测去年 前年等等的数据也应该相对是准确的

也就是说如何选择预测方法呢

就是选择某个预测方法

这个方法预测已有的GDP数据的误差是最小的

这个表是2007年到2015年我国GDP数据

X单位为年 Y单位为亿元

我们把这些数据放在一个坐标轴上

在坐标系中把这些点画出来后

可以发现点大致在一条直线上

看到直线就看到了线性模型

我们可以一刀切了

直线的解析式为y = ax + b

用最小二乘法来确定

就是预测值和真实数据的误差平方的和最小

这些就是对应的求解数学公式了

分别求出a和b后

那个解析式就是这样的

带入 x= 10来估计2016年的GDP数值

得出 751226.2563亿元

那么2016年真实的GDP值是多少呢

743585.50亿元

还是比较准确的预测

这就是线性回归方法

我就不详细介绍了

你如果感兴趣可以上网查找相关资料

下面是线性方法的案例

不能用点 直线 平面 超平面作为判别决策边界的

就需要非线性方法了

日常处理的数据在多数情况下都是线性不可分的

而非线性方法本质还是希望把数据映射到另一个空间

能用线性方法来操作

例如这样的

这样的

或是这样的

当然还有其他有趣的例子

我就不详细介绍了

加个小插曲

计小白

刚才出现这个公式的时候

你是啥反应来着?

我上课的时候

一放出这个公式

下面的小白们各种这样的反应

觉得这个最小二乘法公式复杂

你觉得手机复杂吗

当然很复杂了

可几乎所有人都在用手机

而且必须用手机

会用就好了

一样

数学、编程复杂吗

会用就好了

而且特别有用

我们看回智能小恐龙的代码

看看它用了什么线性模型和非线性模型

当y大于0时, 跳跃; 否则走路

而非线性模型

用了S型函数

代码是这样的

代码好像没有那么复杂

编程也没那么难

会用就好

这节我们已经对线性和非线性有了了解

对f有了了解

那x y呢?

收集x和y容易吗?

且听下节分解。

小白学人工智能课程列表:

一、为什么要学习人工智能?

-1.1 人工智能能做什么?

--人工智能能做什么

--课后作业

-1.2 人工智能案例——智能小恐龙

--人工智能案例——智能小恐龙

二、神奇的f(x)=y

-2.1 学习人工智能就是学习f(x)=y

--学习人工智能就是学习f(x)=y

--课后作业

-2.2 f难找吗

--声控小恐龙的f

--课后作业

-2.3 聊聊线性(f)和非线性(f)

--聊聊线性f和非线性f

--课后作业

三、猫狗大战之KNN分类

-3.1 初识KNN

--初识KNN

--课后作业

-3.2 猫狗大战,xy好找吗

--猫狗大战,xy好找吗

--课后习题

四、一战深度学习-什么是神经网络

-4.1 初识神经网络

--初识神经网络

-4.2 如此重要的感知器

--如此重要的感知器

--课后作业

-4.3 神经网络和西瓜

--神经网络和西瓜

--课后作业

五、二战深度学习之深度学习

-5.1 深度学习和做粤菜

--深度学习和做粤菜

-5.2 手写数字识别案例

--手写数字识别案例

-5.3 网络参数的计算

--网络参数的计算

-5.4 再聊激活函数

--再聊激活函数

-5.5 梯度下降

--梯度下降

-5.6 反向传播

--反向传播

-5.7 欠拟合和过拟合

--欠拟合和过拟合

-5.8 代码和小结

--代码和小结

聊聊线性f和非线性f笔记与讨论

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