机器学习6大经典模型之逻辑回归(精讲+实战)

课程目标:全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

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5分 共11课时,共2小时23分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

适用人群

机器学习初学者,机器学习爱好者,人工智能初学者

课程简介

很多人认为机器学习难学,主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导,从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排,课程内容的不断打磨,重磅推出机器学习6大经典模型算法,对晦涩难懂的数学公式,
通过图形展示其特点和本质,快速掌握机器学习模型的核心理论,将重点回归到机器学习算法本身。

本课程选取了机器学习经典的6大模型:

线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)以及集成学习

再也不用东拼西凑,一门课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路,机器学习必学技术,企业面试必备技能。

学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

本课程是机器学习6大经典模型中的逻辑回归模型,敬请关注其他5个经典模型的课程。

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机器学习文案.jpg


110分钟了解机器学习六大模型 [免费试看]
11:22
2逻辑回归概述 [免费试看]
08:15
3逻辑回归原理详解
30:30
4梯度下降算法实现逻辑回归
25:16
5优化逻辑回归模型准确率
08:08
6分类问题的准确性评价指标
11:20
7模型评价指标的实现
05:39
8加入正则化项的逻辑回归
03:06
9sklearn实现逻辑回归
04:53
10多分类问题
14:00
11项目案例-鸢尾花多分类问题
20:43
讲师介绍
terry
讲师评分4.9分
中国科学技术大学软件工程硕士,目前在国内著名人工智能上市集团从事人工智能教育培训与研究工作,7年大学人工智能课程改革与教学经验,主导网络爬虫、数据分析、机器学习等领域的资源研发和设计任务。曾就职于知名日资企业担任研发经理,负责日本大型证券系统的设计与开发。
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