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2019人工智能必学用数学看待机器学习高级

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38节课

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课程介绍

本章从深度学习工程实践的视角,帮助广大工程师朋友们梳理和学习深度学习中所用到的微积分部分的知识。

章节目录

第1节 微分学在机器学习算法中的应用 第20节 线性回归的度量标准
第2节 两边加定理 第21节 LR算法介绍
第3节 证明多项式函数 第22节 LR模型求一阶导
第4节 二阶导数 第23节 LR参数估计
第5节 泰勒级数 第24节 LR的对数似然函数
第6节 问题分析 第25节 LR的参数迭代
第7节 幂函数的处理方式 第26节 LR的对数线性模型
第8节 梯度方式 第27节 机器学习与鸢尾花的数据说明
第9节 伯努利指数族 第28节 逻辑回归的代码建模过程
第10节 推导Sigmoid函数 第29节 Python库的调用
第11节 线性回归的假设函数 第30节 数据预处理的2种方式
第12节 广告数据的分析 第31节 数据预处理的另外2种方式
第13节 数据分析库 第32节 逻辑回归的分割数据部分
第14节 数据分析库pandas 第33节 画图展示上半部分的内容
第15节 数据分析可视化分布 第34节 画图展示下半部分的内容
第16节 数据分析库子图subplot设置 第35节 逻辑回归代码实现部分
第17节 分割和选择建立模型 第36节 Python的Scikit-learn算法库实现LR
第18节 模型验证与预测 第37节 scikit—learning建模过程
第19节 随机梯度下降 第38节 Python的Scikit-learn算法库实现SVM


  • 第1章 - 2019人工智能必学用数学看待机器学习

    • 第1节 - 好程序员_微分学与梯度下降_微分学在机器学习算法中的应用

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    • 第2节 - 好程序员_微分学与梯度下降_两边加定理

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    • 第3节 - 好程序员_微分学与梯度下降_证明多项式函数

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    • 第4节 - 好程序员_微分学与梯度下降_二阶导数

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    • 第5节 - 好程序员_微分学与梯度下降_泰勒级数

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    • 第6节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_问题分析

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    • 第7节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_幂函数的处理方式

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    • 第8节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_梯度方式

      点击播放
    • 第9节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_伯努利指数族

      点击播放
    • 第10节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_推导Sigmoid函数

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    • 第11节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_线性回归的假设函数

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    • 第12节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_广告数据的分析

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    • 第13节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_数据分析库

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    • 第14节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_数据分析库pandas

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    • 第15节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_数据分析可视化分布

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    • 第16节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_数据分析库子图subplot设置

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    • 第17节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_分割和选择建立模型

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    • 第18节 - 好程序员_数学分析_理论上的标记_模型验证与预测

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    • 第19节 - 随机梯度下降

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    • 第20节 - 线性回归的度量标准

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    • 第21节 - LR算法介绍

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    • 第22节 - LR模型求一阶导

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    • 第23节 - LR参数估计

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    • 第24节 - LR的对数似然函数

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    • 第25节 - LR的参数迭代

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    • 第26节 - LR的对数线性模型

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    • 第27节 - 机器学习与鸢尾花的数据说明

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    • 第28节 - 逻辑回归的代码建模过程

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    • 第29节 - Python库的调用

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    • 第30节 - 数据预处理的2种方式

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    • 第31节 - 数据预处理的另外2种方式

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    • 第32节 - 逻辑回归的分割数据部分

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    • 第33节 - 画图展示上半部分的内容

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    • 第34节 - 画图展示下半部分的内容

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    • 第35节 - 逻辑回归代码实现部分

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    • 第36节 - Python的Scikit-learn算法库实现LR

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    • 第37节 - scikit—learning建模过程

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    • 第38节 - Python的Scikit-learn算法库实现SVM

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