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人工智能 - 机器学习进阶 - 线性回归
第46任务： 505 - 拉格朗日乘数法
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任务列表
第1任务： 资料.zip
第2任务： 000 - 课程演示
第3任务： 00 - 课程大纲
第4任务： 01 - 线性回归问题的目的
第5任务： 02 - 如何判断那条线更好
第6任务： 03 - 转换最小值
第7任务： 04 - 求点到直线的距离的最小值
第8任务： 05 - 使用矩阵表示最小值求和
第9任务： 06 - 转化AX-B
第10任务： 07 - 推导公式求最小值
第11任务： 08 - 四个矩阵求导法则
第12任务： 09 - 求解X的解析解
第13任务： 10 - 完成最小二乘
第14任务： 11 - 总结最小二乘整体方法
第15任务： 20 - 极大似然估计
第16任务： 21 - 极大似然理解
第17任务： 22 - 极大似然估计的求解方法
第18任务： 23 - 另一种判断直线好的方法
第19任务： 24 - 标准正态分布的概率密度
第20任务： 25 - 连续形随机变量
第21任务： 26 - 求解似然函数
第22任务： 27 - 解释谁和谁成正态分布
第23任务： 28 - 求解似然函数
第24任务： 29 - 完成极大似然估计函数求解
第25任务： 30 - 前面课程的总结
第26任务： 31 - 使用Python给大家演示线性回归
第27任务： 32 - 代码演示线性回归
第28任务： 401 - 回顾一元一次线性回归问题求解思路
第29任务： 402 - 拓展为一元二次线性回归问题
第30任务： 403 - 拓展为一元N次线性回归问题
第31任务： 404 - 拓展为二元一次线性回归问题
第32任务： 405 - 二元一次线性回归方程
第33任务： 406 - 完成拓展二元一次线性回归
第34任务： 407 - 拓展N元一次回归
第35任务： 408 - 解决N元一次线性回归
第36任务： 409 - 多项式回归的代码
第37任务： 410 - 生成数据集
第38任务： 411 - 代码多项式展开
第39任务： 412 - 查看代码生成的图像
第40任务： 413 - 提高多项式的复杂程度
第41任务： 414 - 过拟合的引入
第42任务： 501 - 模型的评估过拟合与欠拟合
第43任务： 502 - 过拟合欠拟合的解释
第44任务： 503 - 增加模型约束 - 范数
第45任务： 504 - Lasson回归与岭回归
第46任务： 505 - 拉格朗日乘数法
第47任务： 506 - 防止过拟合数学推导
第48任务： 507 - 使用解析解解线性回归
第49任务： 508 - 两种方式求解线性回归
第50任务： 509 - 使用拉格朗日乘数法求解带有约束条件的极值问题
第51任务： 510 - 课程总结
