2019大数据之人工智能必学用数学看待机器学习 [MP4] (1.02G)

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

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m9128213

确实是难得好帖啊，顶先

xiaohai2537

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

慕容刀刀

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dzhmjl3

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loveping

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elsazxw

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Stey

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666

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leizi_0932

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