05、机器学习-线性回归 - 猎人搜索 轻松搜寻全网资源
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- file:49:代码调用Ridge岭回归.mp4
- file:52:升维的意义_多项式回归.mp4
- file:54:多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4
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- file:23:梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
- file:33:代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
- file:26:梯度下降法迭代流程总结.mp4
- file:31:轮次和批次.mp4
- file:27:多元线性回归下的梯度下降法.mp4
- file:30:对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
- file:29:随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
- file:37:代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
- file:36:代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
- file:25:学习率设置的学问_全局最优解.mp4
- file:第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
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- file:4:理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
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- file:1:理解简单线性回归.mp4
- file:21:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
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- file:17:解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
- file:12:推导出目标函数的导函数形式.mp4
- file:7:假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
- file:10:对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
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- file:13:θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
- file:14:Python开发环境版本的选择及下载.mp4
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- file:8:引入正太分布的概率密度函数.mp4
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- file:20:Scikit-learn模块的介绍.mp4
- file:46:常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
- file:43:代码完成标准归一化.mp4
- file:47:L1稀疏性和L2平滑性.mp4
- file:48:通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
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- file:45:正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
- file:39:归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
- file:40:归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
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分享时间 | 2025-03-25 |
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