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双11大战你准备开抢了吗?百战日更时刻准备着【百战Python】课程更新(2019.11.07)

此次更新内容为百战Python课程第十五阶段人工智能基础_机器学习理论和实战的1-7章节。


第十五阶段:人工智能基础_机器学习理论和实战

 

章节1:无约束最优化问题的求解算法

1:梯度下降法产生的目的和原因以及思想

2:梯度下降法公式

3:学习率设置的学问_全局最优解

4:梯度下降法迭代流程总结

5:多元线性回归下的梯度下降法

 

章节2:三种梯度下降法

6:全量梯度下降

7:随机梯度下降_小批量梯度下降

8:对应梯度下降法的问题和挑战

9:轮次和批次

 

章节3:代码实战梯度下降法与优化

10:代码实现全量梯度下降第1步和第2步

11:代码实现全量梯度下降第3步和第4步

12:代码实现随机梯度下降

13:代码实现小批量梯度下降

14:代码改进保证训练数据全都能被随机取到

15:代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率

 

章节4:归一化

16:归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾

17: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

18:归一化的副产品_有可能会提高模型的精度

19:最大值最小值归一化

20:标准归一化

21:代码完成标准归一化

 

章节5:正则化

22:正则化的目的防止过拟合

23:正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好

24:常用的L1和L2正则项以及数学意义

25:L1稀疏性和L2平滑性

26:通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因

 

章节6:多元线性回归的衍生算法

27:代码调用Ridge岭回归

28:代码调用Lasso回归

29:代码调用ElasticNet回归

 

章节7:多项式升维

30:升维的意义_多项式回归

31:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比

32:多项式升维代码实战_训练模型和评估

 

另附章节3、6、7的课程资料。


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