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2024年人工智能教学精彩教案20230901104442--第1页
一、教学内容
二、教学目标
1.让学生掌握监督学习的概念、分类和应用场景。
2.使学生了解线性回归、逻辑回归等监督学习算法的原理和实现
方法。
3.培养学生运用监督学习解决实际问题的能力。
三、教学难点与重点
1.教学难点：监督学习算法的原理和实现。
2.教学重点：监督学习的概念、分类和应用。
四、教具与学具准备
1.教具：PPT、黑板、粉笔。
2.学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程
2.理论讲解：
a.监督学习的定义、分类和应用场景。
b.线性回归、逻辑回归等算法的原理和实现。
3.实例分析：以房价预测为例，讲解线性回归算法的应用。
4.随堂练习：让学生分组讨论，分析逻辑回归在垃圾分类中的应
用。
六、板书设计
1.监督学习：
a.定义
b.分类
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2024年人工智能教学精彩教案20230901104442--第2页
c.应用场景
2.线性回归：
a.原理
b.实现
3.逻辑回归：
a.原理
b.实现
七、作业设计
1.作业题目：
a.解释监督学习的概念。
b.列举监督学习的三种分类。
c.编写线性回归算法的实现代码。
d.分析逻辑回归在垃圾分类中的应用。
2.答案：
a.监督学习是指通过训练数据集，让计算机学会从输入到输
出的映射关系。
b.监督学习可分为回归、分类和时序预测等。
c.略。
d.逻辑回归可以用于判断垃圾属于哪一类，通过对垃圾的特
征进行提取，建立分类模型。
八、课后反思及拓展延伸
1.反思：本节课学生对监督学习的概念和分类掌握较好，但在算
法实现上存在一定难度，需要在课后加强辅导。
重点和难点解析
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2024年人工智能教学精彩教案20230901104442--第3页
1.监督学习算法的原理和实现。
2.实例分析中线性回归和逻辑回归的应用细节。
3.作业设计中的编程实践和答案解析。
4.课后反思与拓展延伸中对学生探索新算法的引导。
详细补充和说明：
一、监督学习算法的原理和实现
1.线性回归：
原理：线性回归旨在找到输入特征和输出值之间的线性关系，
通过最小化预测值与真实值之间的误差，得到最佳拟合直线。
实现：使用梯度下降、最小二乘法等方法求解线性回归模型
的参数。
2.逻辑回归：
原理：逻辑回归是解决分类问题的监督学习算法，通过将线
性回归的输出结果输入到逻辑函数（如Sigmoid函数），将输出值转
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