资源简介

你将收获

掌握线性回归算法定义

复习线性回归算法所需要的数学知识

掌握最小二乘法求解线性回归系数（含公式详细推导与代码实战）

理解岭回归公式含义并使用sklearn库实现岭回归

理解梯度下降算法并用梯度下降算法求解线性回归模型（含公式详细推导与代码实战）

适用人群

需要巩固算法知识的机器学习从业者、想要从事机器学习相关工作的人群

课程介绍

各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。

资源目录

————————————————\天下无鱼15号盘\计算机教程LGXLB\09-其他\580-机器学习算法实战——线性回归算法
├─01- 什么是线性回归？.mp4            37.63MB
├─02-线性回归算法需要的数学知识.mp4            90.16MB
├─03-举例理解线性回归算法原理.mp4            70.31MB
├─04-线性回归模型求解——误差与损失函数.mp4            72.78MB
├─05-最小二乘法求解线性回归模型（公式详细推导）.mp4            69.95MB
├─06-代码实战：Python实现最小二乘法之求解回归系数.mp4            86.52MB
├─07-代码实战：Python实现最小二乘法之模型预测与作图.mp4            104.15MB
├─08- 梯度下降算法求解线性回归模式（公式详细推导）.mp4            100.12MB
├─09- 代码实战：Python实现批量梯度下降算法求解回归系数1.mp4            89.63MB
├─10- 代码实战：Python实现随机梯度下降算法求解回归系数2.mp4            91.24MB
├─11-理解欠拟合、过拟合与归一化.mp4            34.86MB
├─12- 岭回归与sklearn库.mp4            37.28MB
├─13-代码实战：用sklearn库实现岭回归.mp4            37.28MB
├─资料.zip            5.24MB
└─目录.txt            -1.#INDB

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