逻辑回归模型与梯度下降法

逻辑回归模型与梯度下降法
共9节 1473人在学 课程详情
  • 任务1: 逻辑回归介绍
  • 任务2: 逻辑回归是线性分类器
  • 任务3: 逻辑回归的目标函数
  • 任务4: 梯度下降法
  • 任务5: 逻辑回归的梯度下降法
  • 任务6: 梯度下降法的复杂度
  • 任务7: 梯度下降法的收敛分析
  • 任务8: 凸函数性质以及L-Lipschitz条件
  • 任务9: 收敛性推导

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    课时介绍

    任务1: 逻辑回归介绍

    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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