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Python人工智能
人工智能 - 机器学习进阶 - 逻辑回归
324
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(0人评价)
人工智能 - 机器学习进阶 - 逻辑回归
制作完成于2020-4-20
价格
¥
258.00
学习有效期
永久有效
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该课程属于
Python人工智能 - A计划(永久有效期)
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105 - 将两个式子转化为一个式子
全部任务
资料.zip
000 - 课程演示
001 - 回顾线性回归
002 - 回顾过拟合与欠拟合
100 - 逻辑回归
101 - 通过特征计算概率
102 - Sigmoid函数的...
103 - 计算这个人是男人的概...
104 - 极大似然估计求解概率
105 - 将两个式子转化为一个...
106 - 求解似然函数
107 - 逻辑回归目标函数
108 - Softmax回归
109 - 使用归一化映射概率
110 - 完成Softmax回...
111 - 回顾学习阶段
112 - 梳理过程
113 - 完成模型学习阶段
201 - 逻辑回归的评估
202 - 召回率与精确率
203 - 召回率与精确率计算
204 - 混淆矩阵
205 - Roc曲线
206 - Roc曲线判断模型的...
207 - 完成逻辑回归的模型评...
301 - 逻辑回归完成过程案例
302 - 书学看到样本的概率
303 - 完成看到这群样本的概...
304 - 取对数求导
305 - 化简函数
306 - 复合函数求导
307 - 原式对X1求导
308 - 原式对X2和X3求导
309 - 优化目标函数
310 - 梯度下降方法简单理解
311 - 梯度下降案例
312 - 逻辑回归中使用梯度下...
313 - 逻辑回归中使用梯度下...
314 - 完成逻辑回归的预测工...
315 - 体会人工智能中学习与...
315-1 - 一些数据集的小插...
401 - 创建项目工程
402 - 导入Sklearn与...
403 - 导入数据
404 - 查看数据分类个数
405 - 获得X
406 - 使用逻辑回归
407 - 查看数据的缺失值
408 - 替换缺失值
409 - 换其他的随机数据查看...
410 - 特征选择准确率的质变
411 - 可视化数据
412 - 画数据的散点图
413 - 画预测数据的散点图
414 - 完成数据可视化
415 - 手动计算准确率
416 - 手动计算准确率
417 - 绘制Roc曲线
418 - 得到真正例率与假正例...
419 - 给图加一些样式
420 - 完成乳腺癌的案例
501 - 泰坦尼克号案例GUI...
502 - 添加Title和长宽
503 - Label输入框的显...
504 - 输入框Entry的显...
505 - 指定网格布局的位置
506 - 输入框的位置修改
507 - 添加SIKI学院的图...
508 - 添加文本输入框以及按...
509 - 给按钮添加点击事件
510 - Text文本插入以及...
511 - 泰坦尼克号的预测
512 - 打乱数据集
513 - Sample函数的讲...
514 - 手动切割训练集和测试...
515 - 完成数据集的切割
516 - 分析数据特征选择
517 - 如果删除Sex特征之...
518 - 区分离散型随机变量和...
519 - 离散型随机变量的处理...
520 - 哑编码的操作
521 - 哑编码案例
522 - 不做哑编码的准确率
523 - 数据哑编码操作
524 - 做哑编码之后的准确率
525 - 简单介绍各种优化方法
526 - 连续型随机变量的处理...
527 - 代码书写无量纲化
528 - 完成泰坦尼克号的预测
529 - 创建Titanic类
530 - 拓展特征的选择查看收...
531 - 预测一行数据
532 - 拿到GUI页面的数据
533 - Append和Ext...
534 - 手动哑编码数据
535 - 完成泰坦尼克号的预测
536 - 给出用户友好的提示
537 - 泰坦尼克号数据可视化
538 - 完成泰坦尼克号数据可...
539 - 绘制Roc曲线
540 - 绘制Roc曲线
541 - 完成泰坦尼克号数据可...
601 - 鸢尾花数据说明
602 - 鸢尾花数据导入
603 - Apply函数作用
604 - 完成数据的预处理
605 - 数据集的分割
606 - 完成鸢尾花的预测
607 - 鸢尾花的可视化
608 - 多分类的Roc曲线绘...
609 - 完成多分类的Roc曲...
610 - 对比逻辑回归和KNN...
611 - 机器学习知识点简单梳...
612 - 人工智能项目整体结构...
701 - 葡萄酒质量分类案例
702 - 制作开头说明问题
703 - 制作输入框
704 - 插入Siki学院图片
705 - 完成页面的GUI
706 - 得到用户的输入
707 - 创建逻辑回归的类
708 - 合并红葡萄酒和白葡萄...
709 - 查看数据是否有缺失值
710 - 打乱数据
711 - 拿到训练集合和测试集...
712 - 使用逻辑回归去预测数...
713 - 准确率低的一些原因
714 - 遗忘是为了更好的记忆
715 - 模型的预测
716 - 接受GUI的数据
717 - 完成葡萄酒质量分类
718 - 完成Roc曲线
801 - 课程总结
802 - 总结查看数据集的AP...
803 - 总结切割训练集和预处...
804 - 总结模型的评估与可视...
805 - 总结Tk的API
排序:
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反反复复
开始学习
420 - 完成乳腺癌的案例
反反复复
完成了
419 - 给图加一些样式
反反复复
开始学习
419 - 给图加一些样式
反反复复
完成了
418 - 得到真正例率与假正...
ZHZJK
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