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
机器学习案例实战第二课-欺诈检测
8节唐宇迪
使用 Pandas 与 Matplotlib 分析科比职业生涯数据
1节CSDN讲师
【数据分析实战训练营】机器学习模型及应用
16节CSDN就业班
Python机器学习与数据挖掘day1
7节尹成
Python统计与数据分析实战
150节李进华
机器学习-kNN-三国分类-视频课程
4节刘湘宇
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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