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
共21节 1906人在学 课程详情
  • 开课简介
  • 机器学习知识体系
  • 机器学习流程
  • 线性回归介绍与符号表示
  • 假设函数、损失函数与代价函数
  • 梯度下降法
  • 梯度下降代码实现
  • 使用梯度下降法求解线性回归代价函数最小值
  • 线性回归代码实现
  • 数据归一化,画直线图,画损失函数图
  • 批量梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降
  • 欠拟合与过拟合
  • Ridge回归,LASSO回归,弹性网介绍
  • Ridge回归求解与代码实现
  • LASSO求解
  • LASSO代码实现
  • 弹性网求解
  • 使用Sklearn实现Ridge,Lasso,ElasticNet
  • 案例:波士顿房价预测代码实现
  • 案例:训练集,验证集,测试集,K折交叉验证
  • 案例:模型评价(MSE,RMSE,MAE)

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    课时介绍

    梯度下降法

    课程介绍

    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(包括Ridge,LASSO,EasticNet)

    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

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