逻辑回归模型与梯度下降法
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逻辑回归模型与梯度下降法
课程名称适应人群逻辑回归模型与梯度下降法有Python基础想学习机器学习 课程目标通过该课程的学习可以深入了解逻辑回归模型与梯度下降法, 掌握机器学习基础。适用人群想学习机器学习的小伙伴课程简介 逻辑回归算法及梯度下降法: 【基础内容】逻辑回归介绍
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任务9: 收敛性推导
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任务6: 梯度下降法的复杂度
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任务5: 逻辑回归的梯度下降法
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任务7: 梯度下降法的收敛分析
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任务8: 凸函数性质以及L-Lipschitz条件
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任务4: 梯度下降法
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任务3: 逻辑回归的目标函数
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任务1: 逻辑回归介绍
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任务2: 逻辑回归是线性分类器
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美国南加州大学机器学习博士
曾任凡普金科(爱钱进)首席科学家、美国亚马逊、美国高盛高级工程师。是金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人,并具有丰富的战略制定和管理经验。先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际顶级会议上发表过15篇以上论文、先后获得IAAI、IPDPS、CISC-W大会的best paper award。
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美国南加州大学机器学习博士
曾任凡普金科(爱钱进)首席科学家、美国亚马逊、美国高盛高级工程师。是金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人,并具有丰富的战略制定和管理经验。先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际顶级会议上发表过15篇以上论文、先后获得IAAI、IPDPS、CISC-W大会的best paper award。
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