机器学习算法实战——线性回归算法

机器学习算法实战——线性回归算法
共13节 1856人在学 课程详情
  • 什么是线性回归?
  • 线性回归算法需要的数学知识
  • 举例理解线性回归算法原理
  • 线性回归模型求解——误差与损失函数
  • 最小二乘法求解线性回归模型(公式详细推导)
  • 代码实战:Python实现最小二乘法之求解回归系数
  • 代码实战:Python实现最小二乘法之模型预测与作图
  • 梯度下降算法求解线性回归模式(公式详细推导)
  • 代码实战:Python实现批量梯度下降算法求解回归系数1
  • 代码实战:Python实现随机梯度下降算法求解回归系数2
  • 理解欠拟合、过拟合与归一化
  • 岭回归与sklearn库
  • 代码实战:用sklearn库实现岭回归

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    课时介绍

    理解欠拟合、过拟合与归一化

    课程介绍

    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。

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