机器学习8大经典模型（精讲+实战）

1-1

机器学习概述 机器学习概述

[11:24] 开始学习

1-2

10分钟了解机器学习各大模型 10分钟了解机器学习各大模型

[11:22] 开始学习

2-1

线性回归实现原理 线性回归实现原理

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[13:54] 开始学习

2-2

正规方程 正规方程

[09:18] 开始学习

2-3

数据预处理 数据预处理

[14:18] 开始学习

2-4

矩阵的乘法 矩阵的乘法

[09:42] 开始学习

2-5

使用正规方程实现线性回归功能 使用正规方程实现线性回归功能

[18:22] 开始学习

2-6

使用sklearn实现线性回归功能 使用sklearn实现线性回归功能

[14:27] 开始学习

2-7

模型的持久化 模型的持久化

[06:15] 开始学习

2-8

梯度下降算法原理1 梯度下降算法原理1

[15:59] 开始学习

2-9

梯度下降算法原理2 梯度下降算法原理2

[13:07] 开始学习

2-10

批量梯度下降实现线性回归(1) 批量梯度下降实现线性回归(1)

[27:35] 开始学习

2-11

梯度下降的特征缩放 梯度下降的特征缩放

[05:49] 开始学习

2-12

批量梯度下降算法实现线性回归（2） 批量梯度下降算法实现线性回归（2）

[08:31] 开始学习

2-13

模型的准确性评价指标 模型的准确性评价指标

[08:25] 开始学习

2-14

随机梯度下降算法 随机梯度下降算法

[15:06] 开始学习

2-15

小批量梯度下降算法 小批量梯度下降算法

[08:19] 开始学习

2-16

多项式回归 多项式回归

[21:06] 开始学习

2-17

过拟合和欠拟合 过拟合和欠拟合

[13:41] 开始学习

2-18

岭回归实现正规方程 岭回归实现正规方程

[06:51] 开始学习