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机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):2024年11月18日
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  • 第1章机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践
    1-1开课介绍
    1-2机器学习知识体系
    1-3机器学习流程
    1-4逻辑回归介绍
    1-5逻辑回归的假设函数
    1-6逻辑回归的损失函数与代价函数
    1-7对g(z)函数求导过程的推导
    1-8逻辑回归求解推导
    1-9逻辑回归代码实现的一些问题说明
    1-10逻辑回归核心代码实现
    1-11逻辑回归预测函数和决策平面实现
    1-12逻辑回归代码实现部分不易理解部分的解释
    1-13逻辑回归的正则化0
    1-14逻辑回归正则化代码实现
    1-15逻辑回归如何实现多分类
    1-16使用sklearn实现逻辑回归
    1-17案例1:鸢尾花数据分类
    1-18案例2:手写数字识别
    1-19KNN算法描述
    1-20KNN中距离的计算方法
    1-21KNN原生代码实现
    1-22使用Sklearn库实现Knn
    1-23使用Knn对鸢尾花数据进行分类开始学习
    使用Knn对鸢尾花数据进行分类
 
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