机器学习难点问题秒懂课堂

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共11节 779人在学 课程详情
  • 透彻理解逻辑回归中最大似然与最大后验估计的由来、区别、意义
  • 线性回归最小二乘法估计的性质与统计假设的互洽性
  • 以代价复杂度为代表的决策树各种剪枝算法
  • SVD的几何意义及与PCA的关系
  • 朴素贝叶斯在一定条件与逻辑回归学习的是同一个分类器
  • 秒懂误差反传原理与链式法则
  • 透彻讲解强弱对偶理论及KKT条件
  • 形象直观讲解KKT条件
  • 拉格朗日强对偶成立的充分条件
  • 以简洁的方式讲解SVM函数间隔和几何间隔
  • 究竟什么是支持向量以及与惩罚因子间的关系

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    课时介绍

    本视频通过非常形象的方式讲解KKT条件的直观意义,分成两种情况,这两种情况对应活动约束和非活动约束,对应函数图形的两种情况。

    课程介绍

    机器学习中有一些比较难以理解的问题,如支持向量机、过拟合、方差与偏差、降维、优化问题、概率模型等等,我们通过形象的方式、抽丝剥茧的思路把这些问题透彻讲解清楚,减少大家学习过程中的困难、苦恼,并且大幅度的减少时间成本。专栏会陆续发布简洁、明了的视频,循序渐进的逐一讲解。
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