视频教程-机器学习算法实战——线性回归算法-机器学习

机器学习算法实战——线性回归算法
国内“双一流”大学计算机科学专业博士研究生,研究方向和兴趣包括人工智能(机器学习与深度学习)、图像处理、计算机视觉、群体智能算法、元胞自动机等,多年项目开发经验,任多个IT培训公司合作讲师,乐意分享自己的技术,让更多的学员学到干货!
视频教程-机器学习算法实战——线性回归算法-机器学习_第1张图片 周昊
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视频教程-机器学习算法实战——线性回归算法-机器学习

学习有效期:永久观看

学习时长:197分钟

学习计划:4天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

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讲师姓名:周昊

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍:国内“双一流”大学计算机科学专业博士研究生,研究方向和兴趣包括人工智能(机器学习与深度学习)、图像处理、计算机视觉、群体智能算法、元胞自动机等,多年项目开发经验,任多个IT培训公司合作讲师,乐意分享自己的技术,让更多的学员学到干货!

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「你将学到什么?」

各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理,推导过程、相关扩展方法和代码实战,并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识,辅以多个代码实战,帮助您深入理解线性回归算法。

 

「课程学习目录」

1.什么是线性回归?
2.线性回归算法需要的数学知识
3.举例理解线性回归算法原理
4.线性回归模型求解——误差与损失函数
5.最小二乘法求解线性回归模型(公式详细推导)
6.代码实战:Python实现最小二乘法之求解回归系数
7.代码实战:Python实现最小二乘法之模型预测与作图
8.梯度下降算法求解线性回归模式(公式详细推导)
9.代码实战:Python实现批量梯度下降算法求解回归系数1
10.代码实战:Python实现随机梯度下降算法求解回归系数2
11.理解欠拟合、过拟合与归一化
12.岭回归与sklearn库
13.代码实战:用sklearn库实现岭回归

 

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课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么?」

掌握线性回归算法定义

复习线性回归算法所需要的数学知识

掌握最小二乘法求解线性回归系数(含公式详细推导与代码实战)

理解岭回归公式含义并使用sklearn库实现岭回归

理解梯度下降算法并用梯度下降算法求解线性回归模型(含公式详细推导与代码实战)

 

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