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逻辑回归模型与梯度下降法

李文哲
技术总监/研发总监
曾任普惠金融首席数据科学家。先后就职过亚马逊、高盛、Fiserv等公司。美国 Texas AM 大学人工智能硕士,美国南加州大学机器学习博士,荷兰阿姆斯特丹大学访问学者,主要的研究方向为图模型、贝叶斯优化、深度学习、知识表示,先后发表数篇论文在 AAAI、KDD、AISTATS、CHI 等国际顶级会议和期刊上。
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【课程介绍】

课程目标通过该课程的学习可以深入了解逻辑回归模型与梯度下降法,

掌握机器学习基础。适用人群想学习机器学习的小伙伴课程简介

逻辑回归算法及梯度下降法:

  1. 【基础内容】逻辑回归介绍

  2. 【基础内容】逻辑回归时线性分类器

  3. 【基础内容】逻辑回归的目标函数

  4. 【基础内容】梯度下降法

  5. 【基础内容】逻辑回归的梯度下降法

  6. 【基础内容】梯度下降法的复杂度

  7. 【进阶内容】梯度下降法的收敛分析

  8. 【进阶内容】凸函数性质以及L-Lipschitz条件

  9. 【进阶内容】收敛性的推导

课程不含资料

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【课程收益】
深入了解逻辑回归模型
深入了解梯度下降法
掌握机器学习基础

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