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初識python人工智能-深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架tensorflow案例實戰(zhàn)視頻演講人202x-11-1101.02.03.04.目錄第1章初識人工智能&knn算法應(yīng)用第2章普通線性回歸第3章l1&l2正則化線性回歸和邏輯斯蒂第4章貝葉斯&決策樹第1章初識人工智能&knn算法應(yīng)用1-1認識人工智能認識人工智能1-2初識knn-電影分類初識knn-電影分類1-3knn參數(shù)優(yōu)化knn參數(shù)優(yōu)化1-4knn手寫數(shù)字識別knn手寫數(shù)字識別1-2初識KNN-電影分類初識KNN-電影分類1-3KNN參數(shù)優(yōu)化KNN參數(shù)優(yōu)化1-4KNN手寫數(shù)字識別KNN手寫數(shù)字識別第1章初識人工智能&knn算法應(yīng)用第2章普通線性回歸2-1線性回歸概念及權(quán)重系數(shù)求解線性回歸概念及權(quán)重系數(shù)求解2-2案例--線性回歸算法實現(xiàn)回歸預(yù)測案例--線性回歸算法實現(xiàn)回歸預(yù)測2-3線性回歸變化重要衡量標(biāo)志-梯度線性回歸變化重要衡量標(biāo)志-梯度2-4案例--線性回歸預(yù)測波士頓房價案例--線性回歸預(yù)測波士頓房價第2章普通線性回歸第3章l1&l2正則化線性回歸和邏輯斯蒂第3章l1&l2正則化線性回歸和邏輯斯蒂3-1嶺回歸公式推導(dǎo)嶺回歸公式推導(dǎo)13-2嶺回歸原理+l2正則嶺回歸原理+l2正則23-3嶺跡線合理取值alpha嶺跡線合理取值alpha33-4lasso回歸+l1正則lasso回歸+l1正則43-5邏輯斯蒂函數(shù)原理似然估計邏輯斯蒂函數(shù)原理似然估計53-6邏輯斯蒂預(yù)測iris分類并解釋如何是根據(jù)概率得出目標(biāo)邏輯斯蒂預(yù)測iris分類并解釋如何是根據(jù)概率得出目標(biāo)值6第3章l1&l2正則化線性回歸和邏輯斯蒂3-7案例_人臉自動補齊案例_人臉自動補齊第4章貝葉斯&決策樹4-1bayes模型介紹bayes模型介紹4-2貝葉斯三分類問題貝葉斯三分類問題4-3案例-短信分類案例-短信分類4-4決策樹概念和熵決策決策樹概念和熵決策4-5對比knn&decisiontree&linearm對比knn&decisiontree&linearmode預(yù)測數(shù)據(jù)4-2貝葉斯三分類問題貝葉斯三分類問題4-3案例-短信分類案例-短信分類4-4決策樹概念和熵決策決策樹概念和熵決策4-5對比KNN&Decisiontree&Linea
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