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周昊
高校教师 / 培训机构讲师
国内“双一流”大学计算机科学专业博士研究生,研究方向和兴趣包括人工智能(机器学习与深度学习)、图像处理、计算机视觉、群体智能算法、元胞自动机等,多年项目开发经验,任多个IT培训公司合作讲师,乐意分享自己的技术,让更多的学员学到干货!
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本课程共计197分钟,13节,如果每天学习1小时,预计学习4天。
课程简介

各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理,推导过程、相关扩展方法和代码实战,并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识,辅以多个代码实战,帮助您深入理解线性回归算法。

你将收获
掌握线性回归算法定义
复习线性回归算法所需要的数学知识
掌握最小二乘法求解线性回归系数(含公式详细推导与代码实战)
理解岭回归公式含义并使用sklearn库实现岭回归
理解梯度下降算法并用梯度下降算法求解线性回归模型(含公式详细推导与代码实战)
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