[机器学习基础]逻辑回归模型
  1. 逻辑回归简介

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      本章提纲
      7分钟
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      复习线性回归
      5分钟
    3. 录播
      LR模型在BAT一线应用的简介
      5分钟
    4. 录播
      Logistic函数
      12分钟
    5. 录播
      Logistic函数作为神经网络激活函数(选学)
      7分钟
    6. 录播
      课外延伸:人口预测问题看Logistic函数
      11分钟
    7. 录播
      LR模型介绍
      9分钟
  2. LR模型的参数估计与训练

    1. 录播
      参数估计与模型训练
      25分钟
    2. 录播
      手写逻辑回归代码初读
      10分钟
  3. 分类模型的评估指标

    1. 录播
      分类问题的评估指标
      28分钟
    2. 录播
      上次直播复习
      6分钟
  4. LR模型应用举例——CTR预估

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      LR应用举例:LR在CTR预估中的应用
      15分钟
    2. 录播
      CTR预估在凤巢
      12分钟
    3. 录播
      CTR预估业务框架
      11分钟
    4. 录播
      特征工程常识介绍
      15分钟
    5. 录播
      LR优缺点与Online GD
      5分钟
  5. LR模型实战——文本二分类任务

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      sklearn简介
      1分钟
    2. 录播
      sklearn.linear_model与LR代码演示
      13分钟
    3. 录播
      文本数据集初加工
      5分钟
    4. 录播
      代码讲解:基于sklearn实现垃圾短信分类
      14分钟
  6. 课程总结与资料

    1. 录播
      LR总结与课后作业.
      2分钟
    2. 资料
      课程讲义PPT
      pdf,1.9MB
  7. 水平测试

    1. 习题
      机器学习水平测试
      9道

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课程概述

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老师介绍

  • 宋亚伟

    宋亚伟

    资深技术宅,多年大数据开发经验,擅长Java、Scala、Python语言编程。
简  介 逻辑回归模型(简称LR模型),是机器学习算法领域一个重要的经典模型,在BAT一线互联网公司的AI算法岗中扮演重要角色。本次课程中,我们会探讨logistic函数的由来、LR模型的推导与参数估计、分类问题的评估指标、CTR预估在百度凤巢乃至整个计算广告领域的演变等内容,最后有基于LR模型做文本分类实战实例讲解。

      本次我们通过腾讯课堂开放的《逻辑回归与二分类实践》,仅仅是一个《从自然语言处理入门机器学习》系列课程24个章节中的一个章节。

系列VIP课程介绍
      我和我的搭档针对 “为想要转行机器学习的朋友”、“想要加强学习进而入职BAT的求职者” 的需求,提供的系列课程如下:
      我们专门针对BAT的面试要求,设计了一个三步走、层层递进的课程体系,分为“初级班”、“中级班”、“高级班”三个阶段,帮助你逐步递进,打牢机器学习基础,成功进入BAT的高级AI算法工程师职位,摘取30+w的年薪。
       注意:后面介绍的这些课程,不是免费课程,需要另外付费(老师也是普通劳动者,也需要养家糊口,希望同学们理解)。


课程提纲



学员口碑

        第一期学员“松”目前已经成功入职蚂蚁金服,他给老师的评价如下:
 
     
从老师那收益匪浅,老师是我见过的讲的最细致和最有耐心的AI老师,相信以后会有更多的人从老师那里踏上AI的大道。

   

       

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* 课程提供者:梁登

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