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人工智能 - 机器学习进阶 - 逻辑回归
第115任务： 701 - 葡萄酒质量分类案例
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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： 001 - 回顾线性回归
第4任务： 002 - 回顾过拟合与欠拟合
第5任务： 100 - 逻辑回归
第6任务： 101 - 通过特征计算概率
第7任务： 102 - Sigmoid函数的引入
第8任务： 103 - 计算这个人是男人的概率以及女人的概率
第9任务： 104 - 极大似然估计求解概率
第10任务： 105 - 将两个式子转化为一个式子
第11任务： 106 - 求解似然函数
第12任务： 107 - 逻辑回归目标函数
第13任务： 108 - Softmax回归
第14任务： 109 - 使用归一化映射概率
第15任务： 110 - 完成Softmax回归
第16任务： 111 - 回顾学习阶段
第17任务： 112 - 梳理过程
第18任务： 113 - 完成模型学习阶段
第19任务： 201 - 逻辑回归的评估
第20任务： 202 - 召回率与精确率
第21任务： 203 - 召回率与精确率计算
第22任务： 204 - 混淆矩阵
第23任务： 205 - Roc曲线
第24任务： 206 - Roc曲线判断模型的好坏
第25任务： 207 - 完成逻辑回归的模型评估
第26任务： 301 - 逻辑回归完成过程案例
第27任务： 302 - 书学看到样本的概率
第28任务： 303 - 完成看到这群样本的概率
第29任务： 304 - 取对数求导
第30任务： 305 - 化简函数
第31任务： 306 - 复合函数求导
第32任务： 307 - 原式对X1求导
第33任务： 308 - 原式对X2和X3求导
第34任务： 309 - 优化目标函数
第35任务： 310 - 梯度下降方法简单理解
第36任务： 311 - 梯度下降案例
第37任务： 312 - 逻辑回归中使用梯度下降
第38任务： 313 - 逻辑回归中使用梯度下降
第39任务： 314 - 完成逻辑回归的预测工作
第40任务： 315 - 体会人工智能中学习与预测的过程
第41任务： 315-1 - 一些数据集的小插曲
第42任务： 401 - 创建项目工程
第43任务： 402 - 导入Sklearn与相关的包
第44任务： 403 - 导入数据
第45任务： 404 - 查看数据分类个数
第46任务： 405 - 获得X
第47任务： 406 - 使用逻辑回归
第48任务： 407 - 查看数据的缺失值
第49任务： 408 - 替换缺失值
第50任务： 409 - 换其他的随机数据查看准确率
第51任务： 410 - 特征选择准确率的质变
第52任务： 411 - 可视化数据
第53任务： 412 - 画数据的散点图
第54任务： 413 - 画预测数据的散点图
第55任务： 414 - 完成数据可视化
第56任务： 415 - 手动计算准确率
第57任务： 416 - 手动计算准确率
第58任务： 417 - 绘制Roc曲线
第59任务： 418 - 得到真正例率与假正例率
第60任务： 419 - 给图加一些样式
第61任务： 420 - 完成乳腺癌的案例
第62任务： 501 - 泰坦尼克号案例GUI部分
第63任务： 502 - 添加Title和长宽
第64任务： 503 - Label输入框的显示
第65任务： 504 - 输入框Entry的显示
第66任务： 505 - 指定网格布局的位置
第67任务： 506 - 输入框的位置修改
第68任务： 507 - 添加SIKI学院的图片
第69任务： 508 - 添加文本输入框以及按钮
第70任务： 509 - 给按钮添加点击事件
第71任务： 510 - Text文本插入以及完成GUI界面
第72任务： 511 - 泰坦尼克号的预测
第73任务： 512 - 打乱数据集
第74任务： 513 - Sample函数的讲解
第75任务： 514 - 手动切割训练集和测试集
第76任务： 515 - 完成数据集的切割
第77任务： 516 - 分析数据特征选择
第78任务： 517 - 如果删除Sex特征之后的准确率
第79任务： 518 - 区分离散型随机变量和连续型随机变量
第80任务： 519 - 离散型随机变量的处理-哑编码
第81任务： 520 - 哑编码的操作
第82任务： 521 - 哑编码案例
第83任务： 522 - 不做哑编码的准确率
第84任务： 523 - 数据哑编码操作
第85任务： 524 - 做哑编码之后的准确率
第86任务： 525 - 简单介绍各种优化方法
第87任务： 526 - 连续型随机变量的处理-无量纲化
第88任务： 527 - 代码书写无量纲化
第89任务： 528 - 完成泰坦尼克号的预测
第90任务： 529 - 创建Titanic类
第91任务： 530 - 拓展特征的选择查看收敛的系数意义
第92任务： 531 - 预测一行数据
第93任务： 532 - 拿到GUI页面的数据
第94任务： 533 - Append和Extend方法的区别
第95任务： 534 - 手动哑编码数据
第96任务： 535 - 完成泰坦尼克号的预测
第97任务： 536 - 给出用户友好的提示
第98任务： 537 - 泰坦尼克号数据可视化
第99任务： 538 - 完成泰坦尼克号数据可视化
第100任务： 539 - 绘制Roc曲线
第101任务： 540 - 绘制Roc曲线
第102任务： 541 - 完成泰坦尼克号数据可视化以及可视化的意义
第103任务： 601 - 鸢尾花数据说明
第104任务： 602 - 鸢尾花数据导入
第105任务： 603 - Apply函数作用
第106任务： 604 - 完成数据的预处理
第107任务： 605 - 数据集的分割
第108任务： 606 - 完成鸢尾花的预测
第109任务： 607 - 鸢尾花的可视化
第110任务： 608 - 多分类的Roc曲线绘制
第111任务： 609 - 完成多分类的Roc曲线
第112任务： 610 - 对比逻辑回归和KNN的Roc曲线
第113任务： 611 - 机器学习知识点简单梳理
第114任务： 612 - 人工智能项目整体结构梳理
第115任务： 701 - 葡萄酒质量分类案例
第116任务： 702 - 制作开头说明问题
第117任务： 703 - 制作输入框
第118任务： 704 - 插入Siki学院图片
第119任务： 705 - 完成页面的GUI
第120任务： 706 - 得到用户的输入
第121任务： 707 - 创建逻辑回归的类
第122任务： 708 - 合并红葡萄酒和白葡萄酒
第123任务： 709 - 查看数据是否有缺失值
第124任务： 710 - 打乱数据
第125任务： 711 - 拿到训练集合和测试集合
第126任务： 712 - 使用逻辑回归去预测数据
第127任务： 713 - 准确率低的一些原因
第128任务： 714 - 遗忘是为了更好的记忆
第129任务： 715 - 模型的预测
第130任务： 716 - 接受GUI的数据
第131任务： 717 - 完成葡萄酒质量分类
第132任务： 718 - 完成Roc曲线
第133任务： 801 - 课程总结
第134任务： 802 - 总结查看数据集的API
第135任务： 803 - 总结切割训练集和预处理的API
第136任务： 804 - 总结模型的评估与可视化API
第137任务： 805 - 总结Tk的API
