2024年人工智能课件专用版高清版.pdfVIP

一、教学内容

二、教学目标

1.理解监督学习的核心概念，掌握线性回归和逻辑回归的基础理

论知识。

2.能够运用相关算法解决简单的分类与回归问题，并分析其结

果。

三、教学难点与重点

教学难点：线性回归与逻辑回归的数学推导及其在编程实践中的

应用。

教学重点：监督学习的概念、线性回归与逻辑回归模型的建立和

优化。

四、教具与学具准备

1.教具：多媒体教学设备、PPT演示文稿、板书工具。

2.学具：计算机、相关软件（如Python及其科学计算库）、学

习指南和练习册。

五、教学过程

描述案例背景，提出问题（5分钟）。

学生讨论，分享观点（5分钟）。

2.理论讲解：

监督学习基本概念介绍（15分钟）。

线性回归与逻辑回归的数学推导（20分钟）。

3.例题讲解：

选取具有代表性的例题进行讲解（15分钟）。

分步骤解析，强调关键步骤和易错点（15分钟）。

4.随堂练习：

分组讨论，解决实际问题（10分钟）。

教师巡回指导，解答疑问（10分钟）。

回顾本节课所学内容，强调重点和难点（5分钟）。

提出拓展问题，引导学生课后思考（5分钟）。

六、板书设计

1.监督学习基本概念、线性回归与逻辑回归公式。

2.例题解题步骤和关键算法。

3.课堂练习题目。

七、作业设计

1.作业题目：

利用线性回归预测房价。

基于逻辑回归实现邮件分类。

2.答案及解析：课后提供详细答案及解析，帮助学生巩固所学知

识。

八、课后反思及拓展延伸

2.拓展延伸：鼓励学生探索监督学习在其他领域的应用，如医

疗、金融等，提高学生的实际应用能力。

重点和难点解析

1.教学内容的数学推导和编程实践。

2.教学过程中的例题讲解和随堂练习。

3.作业设计中的题目难度和解析的详尽性。

一、教学内容的数学推导和编程实践

1.线性回归的推导：详细解释最小二乘法原理，展示如何通过梯

度下降法求解权重参数。

2.逻辑回归的推导：阐述逻辑回归的数学模型，解释交叉熵损失

函数在分类问题中的作用。

3.编程实践：使用Python及其科学计算库（如NumPy、

scikitlearn）实现线性回归和逻辑回归算法，让学生动手实践，加深

理解。

二、教学过程中的例题讲解和随堂练习

1.例题选取：选择具有实际意义且难度适中的题目，涵盖线性回

归和逻辑回归的典型应用场景。

2.讲解方法：分步骤讲解，突出关键点和易错点，鼓励学生提问

和思考。

3.随堂练习：设计具有挑战性的练习题，分组讨论，培养学生团

队合作能力。

三、作业设计中的题目难度和解析的详尽性

1.题目难度：设计梯度递进的作业题目，使学生在完成作业的过

程中逐渐提高。

2.解析详尽性：提供详细的作业答案和解析，帮助学生理清思

路，掌握解题方法。

1.利用线性回归预测房价：

数据预处理：导入数据集，处理缺失值和异常值，进行特征

工程。

模型建立：使用线性回归模型，通过训练集数据训练模型。

模型评估：使用测试集数据评估模型性能，计算均方误差

（MSE）等指标。

结果分析：分析模型预测结果，探讨可能存在的过拟合或欠

拟合问题。

2.基于逻辑回归实现邮件分类：

数据预处理：导入数据集，进行文本预处理（如分词、去停

用词），提取特征。

模型建立：使用逻辑回归模型，通过训练集数据训练分类

器。

模型评估：使用测试集数据评估分类器性能，计算准确率、

召回率等指标。

结果分析：分析分类结果，探讨不同阈值对分类效果的影

响。

本节课程教学技巧和窍门

一、语言