适用人群

• 想学习机器学习算法和应用的学生或从业者
• 想从事人工智能领域工作的学生和从业者

课程概述

独家优势：
本课程为顶级学府原版《机器学习》升级课程，增加实战教程。
主讲倪冰冰教授为上海交通大学博士生导师、上海交大《机器学习》《深度学习》课程主讲教师。
最系统的机器学习算法课程，囊括算法领域最新研究成果，逐个击破机器学习的核心算法。

课程概述：
本章节为AI300学院制作的《机器学习》第2个章节，介绍了回归算法。完整的系列课程会介绍机器学习的基本算法和数学理论推导，包含了回归算法，分类算法，聚类算法，降维，集成学习以及多层感知几，每一个算法都有案例实战，帮助学员深刻理解算法。

本次课程内容
1.线性回归
2.岭回归
3.Lasso回归
4. 逻辑回归

系列后续课程：
*回归算法
*分类算法(KNN、贝叶斯，LDA、SVM) 
*集成学习(决策树、Bagging、Boosting、boost trap、随机森林) 
*聚类算法(K-means、HK-means、 Spectral Methods，GMM、EM) 
*数据降维(主从分量分析、MDS、LE、LLE)
*多层感知机(神经元模型、多层感知机结构、反向传播BP算法)