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Python人工智能
人工智能 - 机器学习进阶 - 线性回归
324
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(0人评价)
人工智能 - 机器学习进阶 - 线性回归
制作完成于2019.12.30
价格
¥
118.00
学习有效期
永久有效
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该课程属于
Python人工智能 - A计划(永久有效期)
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介绍
目录
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408 - 解决N元一次线性回归
全部任务
资料.zip
000 - 课程演示
00 - 课程大纲
01 - 线性回归问题的目的
02 - 如何判断那条线更好
03 - 转换最小值
04 - 求点到直线的距离的最小...
05 - 使用矩阵表示最小值求和
06 - 转化AX-B
07 - 推导公式求最小值
08 - 四个矩阵求导法则
09 - 求解X的解析解
10 - 完成最小二乘
11 - 总结最小二乘整体方法
20 - 极大似然估计
21 - 极大似然理解
22 - 极大似然估计的求解方法
23 - 另一种判断直线好的方法
24 - 标准正态分布的概率密度
25 - 连续形随机变量
26 - 求解似然函数
27 - 解释谁和谁成正态分布
28 - 求解似然函数
29 - 完成极大似然估计函数求...
30 - 前面课程的总结
31 - 使用Python给大家...
32 - 代码演示线性回归
401 - 回顾一元一次线性回归...
402 - 拓展为一元二次线性回...
403 - 拓展为一元N次线性回...
404 - 拓展为二元一次线性回...
405 - 二元一次线性回归方程
406 - 完成拓展二元一次线性...
407 - 拓展N元一次回归
408 - 解决N元一次线性回归
409 - 多项式回归的代码
410 - 生成数据集
411 - 代码多项式展开
412 - 查看代码生成的图像
413 - 提高多项式的复杂程度
414 - 过拟合的引入
501 - 模型的评估过拟合与欠...
502 - 过拟合欠拟合的解释
503 - 增加模型约束 - 范...
504 - Lasson回归与岭...
505 - 拉格朗日乘数法
506 - 防止过拟合数学推导
507 - 使用解析解解线性回归
508 - 两种方式求解线性回归
509 - 使用拉格朗日乘数法求...
510 - 课程总结
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