人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归 高阶

人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 线性回归 梯度下降 逻辑回归

更新: 近三个月

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刘建萍

讲师评分:4.7 85门 课程 11万 次学习

多年的研发及教学经验,资深程序员,某大型互联网公司架构师,参与多项大型项目的研发;

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  • 学习路径

适合人群:

从事python的开发人员,人工智能开发工程师,算法工程师

课程目标:

人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 线性回归 梯度下降 逻辑回归

课程简介:

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本课程是人工智能系列课程中的一部分课程。通过本系列课程希望大家能从零基础顺利的进入到人工智能领域当中来。

主要讲解:

  1. 线性回归

  2. 梯度下降

  3. 逻辑回归

  4. 通过实际案例来巩固知识点

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课程大纲

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  • 第1章 讲解线性回归的知识点

    2小时21分钟14节

  • 1-1

    讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些

    「仅限付费用户」点击下载“4-14常见高等数学知识汇总.zip”

    [08:04] 开始学习
  • 1-2

    讲解回归的种类以及其中的线性回归

    「仅限付费用户」点击下载“2.回归算法.zip”

    [10:00] 开始学习
  • 1-3

    讲解监督学习以及回归能够解决现实中的什么问题

    [10:00] 开始学习
  • 1-4

    通过举例来讲解几个关键字特征,真实值,预测值,误差值

    [10:00] 开始学习
  • 1-5

    通过实际案例来学习线性回归算法的原理以及公式的得来

    [10:00] 开始学习
  • 1-6

    通过数学知识一步步推到出线性回归的公式

    [10:00] 开始学习
  • 1-7

    真实值和预测值的表达公式

    [10:00] 开始学习
  • 1-8

    误差值满足高斯分布

    [10:00] 开始学习
  • 1-9

    通过高斯分布的公式带入到预测值和真实值的公式中

    [10:00] 开始学习
  • 1-10

    讲解似然函数和对数似然

    [10:00] 开始学习
  • 1-11

    继续推到数学公式

    [10:00] 开始学习
  • 1-12

    矩阵求导的几个重要公式

    [10:00] 开始学习
  • 1-13

    矩阵求偏导的过程(一)

    [10:00] 开始学习
  • 1-14

    矩阵求偏导的过程

    [13:15] 开始学习
  • 第2章 讲解梯度下降

    1小时56分钟12节

  • 2-1

    复习前面的线性回归的知识点

    [10:00] 开始学习
  • 2-2

    复习前面的线性回归的知识点(二)

    [10:00] 开始学习
  • 2-3

    复习前面的线性回归的知识点(三)

    [10:00] 开始学习
  • 2-4

    复习前面的线性回归的知识点(四)

    [10:00] 开始学习
  • 2-5

    理解什么是梯度下降以及原理

    [10:00] 开始学习
  • 2-6

    官方理解梯度下降以及通俗理解梯度下降

    [10:00] 开始学习
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