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机器学习入门系列,黄海广老师主讲。本站将持续更新,ppt、代码、课后习题见文末。
本系列的目录
01.引言
02.回归
03.逻辑回归
04.朴素贝叶斯
05.机器学习实践
06.机器学习库Scikit-learn
07.KNN算法
08.决策树
09.集成学习
10.人工神经网络
11.支持向量机
12.聚类
13.降维
14.关联规则
15.机器学习项目流程
本章目录
3.1 分类问题
3.2 Sigmoid函数
3.3 逻辑回归求解
3.4 逻辑回归的代码实现
3.1 分类问题
视频讲解
图文内容



3.2 Sigmoid函数
视频讲解
图文内容



3.3 逻辑回归求解
视频讲解
图文内容







3.4 逻辑回归的代码实现
视频讲解
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相关资源
课程门槛较低,只要有本科三年级以上的数学知识,会一种编程语言,就可以掌握这门课程的绝大部分内容。
课程链接(中国大学慕课,有习题和证书):
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
课程资源(pdf版本课件和代码)公布在Github:
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
课程视频也可以在b站观看(观看方便,但无课后习题和证书):
https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web
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