课程首页 人工智能机器学习 机器学习之线性回归理论与代码实践
机器学习之线性回归理论与代码实践
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你将收获
深入理解线性回归的数学推导过程
能够使用原生代码实现线性回归模型
能够使用skLearn实现线性回归模型
能够使用线性回归分析实际数据
适用人群
课程介绍
能够使用原生代码实现线性回归模型(包括Ridge,LASSO,EasticNet)
课程目录
Activiti 工作流入门到大神
29节任亮
基于SciKit的机器学习视频教程
63节机工社华章IT
C语言及程序设计初步
48节贺利坚
打通Linux脉络系列:进程、线程和调度
4节宋宝华
Node.js进阶教程第一步(基础篇)
18节何韬
Spring Batch批量处理数据实战教程
31节冯占涛
机器学习之决策树理论与代码实践
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机器学习之支持向量机理论与代码实践
纪佳琪 2144人学习
毕业论文排版详解
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机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践
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机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践
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