博士讲授人工智能之机器学习-线性回归教程

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简  介 机器学习是一类算法的总称,这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律,并用于预测或者分类,更具体的说,机器学习可以看作是寻找一个函数,输入是样本数据,输出是期望的结果,只是这个函数过于复杂,以至于不太方便形式化表达。
课程咨询和资料获取请加老师QQ  1011800132

机器学习是一个庞大的家族体系,涉及众多算法,任务和学习理论,需要系统的学习才能理解精髓。

机器学习中回归是同学们在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。很多人都会使用线性回归,但理解原理的很少,如果想让自己在机器学习的方向上更有价值,数学方面的推导必不可少。通过本教程的学习,让博士带着大家知其然知其所以然,掌握和理解机器学习-线性回归。

课程目录
一机器学习基础
1 绪论
2 数学基础
3 机器学习基础
二线性回归模型
1 科学计算库Numpy
2 线性回归之一元线性回归
3 多元线性回归模型详细推导
4 代码实战:用解析解实现多元线性回归模型
5 代码实战:用Sklearn实现多元线性回归模型及模型的保存与使用
6 梯度下降算法
7 代码实战:批量梯度下降算法
8 模型的评价
9 代码实战:随机梯度下降算法
10 代码实战:小批量梯度下降算法
11 多项式回归及代码实战
12 过拟合与欠拟合、正则化、岭回归、Lasso回归


 

* 课程提供者:黄埔课堂