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C1W2——神经网络基础-2

浏览 103 扫码 分享 2023-03-26 14:18:29
  • 1. 计算图
  • 2. 导数的计算（反向传播、链式法则）
  • 3. Logistic回归回顾
  • 4. Logistic回归的导数求解
  • 5. m个样本时的Logistic回归

    1. 计算图

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    2. 导数的计算（反向传播、链式法则）

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    3. Logistic回归回顾

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    4. Logistic回归的导数求解

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    5. m个样本时的Logistic回归

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          • 5.8 高级处理-数据离散化
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          • 5.10 高级处理-交叉表与透视表
          • 5.11 高级处理-分组与聚合
          • 5.12 案例
        • 拓展阅读
          • 完整机器学习项目的流程（拓展阅读）
          • 独立同分布IID(independent and identically distributed)
        • 机器学习算法课程定位、目标
        • K-近邻算法
          • 1.1 K-近邻算法简介
          • 1.2 k近邻算法api初步使用
          • 1.3 距离度量
          • 1.4 k值的选择
          • 1.5 kd树
          • 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍
          • 1.7 特征工程-特征预处理
          • 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现
          • 1.9 总结
          • 1.10 交叉验证，网格搜索
          • 1.11 案例2：预测facebook签到位置
        • 线性回归
          • 2.1 线性回归简介
          • 2.2 线性回归api初步使用
          • 2.3 数学:求导
          • 2.4 线性回归的损失和优化
          • 2.5 梯度下降法介绍
          • 2.6 线性回归api再介绍
          • 2.7 案例：波士顿房价预测
          • 2.8 欠拟合和过拟合
          • 2.9 正则化线性模型
          • 2.10 线性回归的改进-岭回归
          • 2.11 模型的保存和加载
        • 逻辑回归
          • 3.1 逻辑回归介绍
          • 3.2 逻辑回归api介绍
          • 3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
          • 3.4 分类评估方法
          • 3.5 ROC曲线的绘制
        • 决策树算法
          • 4.1 决策树算法简介
          • 4.2 决策树分类原理
          • 4.3 cart剪枝
          • 4.4 特征工程-特征提取
          • 4.5 决策树算法api
          • 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测
        • 集成学习
          • 5.1 集成学习算法简介
          • 5.2 Bagging和随机森林
          • 5.3 Boosting
        • 聚类算法
          • 6.1 聚类算法简介
          • 6.2 聚类算法api初步使用
          • 6.3 聚类算法实现流程
          • 6.4 模型评估
          • 6.5 算法优化
          • 6.6 特征降维
          • 6.7 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维
          • 6.8 算法选择指导
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