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机器学习之逻辑回归教程高级

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6节课

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本节课程学完后,当你使用逻辑回归或者线性回归建立你整个流程的时候(越简单越好),你会慢慢地熟悉机器学习里的一些概念。

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课程介绍
分类(逻辑回归)和回归(线性回归)。当你使用逻辑回归或者线性回归建立你整个流程的时候(越简单越好),你会慢慢地熟悉机器学习里的一些概念。你也会知道如何准备你的数据,以及这过程中有什么挑战(比如填补缺失值和特征选择)。

章节目录
第1节 最小二乘法意义的参数最优解
第2节 Lasso函数与Ridge函数
第3节 MLE推导逻辑回归
第4节 逻辑回归的损失函数
第5节 逻辑回归的标记理论
第6节 案例:模式识别(逻辑回归算法实现)



  • 第1章 - 机器学习之逻辑回归

  • 大数据概念

    大数据:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新模式才能具有更强大的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产

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