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老饼讲解-机器学习
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【B站视频】《机器学习-入门篇》- 02.逻辑回归与梯度下降
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【B站视频】《机器学习-入门篇》- 03.决策树
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2023-01-03
【B站视频】《机器学习-入门篇》- 04.补充-逻辑回归与梯度下降
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2023-01-03
【B站视频】《机器学习-入门篇》- 05.算法补充
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2023-01-03
【B站视频】《老饼讲解机器学习-入门篇》- 00.汇总
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2022-12-21
B站视频
第一课:初探模型
【内容说明】:本节初步了解机器学习到底是怎么回事,了解机器学习的核心思想。
【小例】机器学习模型小例
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2022-06-26
【提炼】建模三步骤与模型三要素
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2022-06-28
【泛谈】机器学习初探总结与泛谈
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2022-06-26
机器学习初探
【原理】线性回归原理
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2022-06-26
【实例】线性回归实例讲解
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2022-06-26
【总结】线性回归总结
老饼
2022-06-26
【附件】最小二乘法求解公式推导
老饼
2022-06-28
线性回归
第二课:逻辑回归与梯度下降
【内容说明】:本节学习常用的逻辑回归模型,并从中附带学习梯度下降求解方法。
【原理】逻辑回归原理
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2022-06-26
【实例】逻辑回归实例讲解
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2022-06-26
【推导】逻辑回归损失函数推导过程
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【总结】逻辑回归总结
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【推导】逻辑回归梯度公式推导
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【原理】梯度下降原理
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【实例】梯度下降法实例与代码
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【拓展】梯度下降法的一些拓展讨论
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2022-06-26
梯度下降法
第三课:决策树
【内容说明】:本节学习机器学习基础模型-决策树,了解决策树是怎么构建的。
【导读】决策树-入门学习须知
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2022-06-26
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【原理】CART决策树构建过程详细讲解
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决策树
第四课:逻辑回归与决策树补充
【内容说明】:决策树、逻辑回归模型是比较常用的两个模型,
本节先补充信息熵的概念,再重新补充、拓展一些逻辑回归和决策树的内容,
使决策树、逻辑回归模型的学习更加全面。
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逻辑回归与决策树的补充
第五课:模型补充
【内容说明】:本节补充几个简单、知名度高的机器学习算法,从而拓展机器学习的知识面
【原理】初识聚类问题与层次聚类
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【原理】k-means聚类
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第六课:综合应用
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【原理】AUC的是如何计算的
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