概论模型初级课件

资 源 简 介

概论模型初级课件

详 情 说 明

概论模型作为入门机器学习或数据科学的核心基础，其初级课件需要把握三个关键设计原则：

概念分层递进 从最基础的线性回归开始，逐步引入分类与聚类的区别，最后过渡到模型评估指标（如准确率、均方误差）。避免直接展示数学推导，优先用生活案例类比（如用身高体重预测比喻回归问题）。

可视化优先 通过二维散点图动态演示模型拟合过程，例如用斜率变化展示线性回归的“最佳拟合线”寻找过程。对于分类问题，采用不同颜色区块划分决策边界，直观呈现模型工作原理。

工具链衔接 在解释模型理论后，应预留接口说明主流实现方式（如Scikit-learn的一行代码调用），但课件本身应聚焦原理而非代码。可标注“特征工程”“超参数调优”等进阶术语的位置，为后续课程埋下伏笔。

课件末尾建议提供“模型选择地图”树状图，帮助初学者根据数据特征（连续/离散、标注有无）快速匹配适合的初级模型类型。