机器学习6大经典模型之线性回归(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21课时,共4小时19分钟
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  1. 课程介绍
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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大经典模型中的线性回归模型,敬请关注其他5个经典模型的课程。

购买6门课程的专题,学习路径更明确,价格更实惠,点击这里:https://edu.51cto.com/topic/3568.html



机器学习文案.jpg

第一章机器学习概述
2节22分钟
1-1机器学习概述 [免费试看]
11:24
1-210分钟了解机器学习六大模型 [免费试看]
11:22
第二章线性回归模型
19节3小时57分钟
2-1线性回归实现原理 [免费试看]
13:54
2-2正规方程 [免费试看]
09:18
2-3数据预处理
14:18
2-4NumPy-矩阵的乘法
09:42
2-5使用正规方程实现线性回归功能
18:22
2-6使用sklearn实现线性回归功能
14:27
2-7模型的持久化
06:15
2-8梯度下降算法原理1
15:59
2-9梯度下降算法原理2
13:07
2-10梯度下降的特征缩放
05:49
2-11批量梯度下降实现线性回归(1)
27:35
2-12批量梯度下降算法实现线性回归(2)
08:31
2-13模型的准确性评价指标
08:25
2-14随机梯度下降算法
15:06
2-15小批量梯度下降算法
08:19
2-16多项式回归
21:06
2-17过拟合和欠拟合
13:41
2-18岭回归实现梯度下降算法
06:21
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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