第2周:Logistic回归、SVM-人工智能工程师直通车

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共13节 561人在学 课程详情
  • Logistic回归
  • Softmax分类器
  • Scikit learn中的Logistic回归实现
  • 不平衡数据分类学习
  • 分类模型的评价
  • Logistic回归之模型选择/参数调优
  • Logistic回归-Otto商品分类代码
  • 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)
  • 带松弛因子的SVM:C-SVM
  • 核方法
  • 支持向量回归 (SVR)
  • sklearn中的SVM实现
  • SVM-Otto

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    课时介绍

    Logistic回归-Otto商品分类代码-第2周:Logistic回归、SVM-人工智能工程师直通车

    课程介绍

    本课程共分为三个阶段。从机器学习到深度学习,再到项目实战,循序渐进,层层深入。除了系统讲解成为一名人工智能工程师所需的理论知识外,每节课还会配有实战案例,通过练习巩固所学知识,学以致用解决实际问题。第三个阶段包含四个大型工业级综合实战案例,采用大量真实数据集,完美模拟工作场景。学完后,大家绝对可以胜任人工智能领域相关工作。
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