【2019新版更新】人工智能-机器学习实战视频课程（ 上篇）

1-1

系列课程环境配置

[05:37] 开始学习

1-2

人工智能入门指南与学习路线

[09:45] 开始学习

2-1

回归问题概述 机器学习要解决问题以及应用与建模流程

[07:11] 开始学习

2-2

误差项定义 使用Anaconda方式配置Python环境

[09:41] 开始学习

2-3

独立同分布的意义

「仅限付费用户」点击下载“2-回归算法.pdf”

[07:32] 开始学习

2-4

似然函数的作用 线性回归误差原理推导

[10:50] 开始学习

2-5

参数求解

[11:11] 开始学习

3-1

梯度下降通俗解释

[08:34] 开始学习

3-2

参数更新方法

[08:17] 开始学习

3-3

优化参数设置

[08:51] 开始学习

4-1

逻辑回归算法原理

[08:24] 开始学习

4-2

化简与求解

[09:09] 开始学习

5-1

任务目标解读

[08:09] 开始学习

5-2

项目挑战与解决方案制定

[12:36] 开始学习

5-3

数据标准化处理

[11:20] 开始学习

5-4

下采样数据集制作

「仅限付费用户」点击下载“逻辑回归-信用卡欺诈检测(1).zip”

[06:08] 开始学习

5-5

交叉验证

[07:16] 开始学习

5-6

数据集切分

[06:00] 开始学习

5-7

模型评估方法与召回率

[10:31] 开始学习

5-8

训练逻辑回归模型

[11:20] 开始学习