-17、IT技术会员-2022年/11月/007.百战程序员-AI算法工程师就业班2022年价值18980元重磅首发冲击百万年薪完结无秘/5--机器学习-线性回归/1--多元线性回归

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1-理解简单线性回归【萌萌家】.mp4
10-对数似然函数_推导出损失函数MSE【萌萌家】.mp4
11-把目标函数按照线性代数的方式去表达【萌萌家】.mp4
12-推导出目标函数的导函数形式【萌萌家】.mp4
13-θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数【萌萌家】.mp4
14-Python开发环境版本的选择及下载【萌萌家】.mp4
15-Anaconda环境安装_Pycharm环境安装【萌萌家】.mp4
16-Pycharm创建脚本并测试python开发环境【萌萌家】.mp4
17-解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy【萌萌家】.mp4
18-解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形【萌萌家】.mp4
19-解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换【萌萌家】.mp4
2-最优解_损失函数_MSE【萌萌家】.mp4
20-Scikit-learn模块的介绍【萌萌家】.mp4
21-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上)【萌萌家】.mp4
22-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下)【萌萌家】.mp4
3-扩展到多元线性回归【萌萌家】.mp4
4-理解多元线性回归表达式几种写法的原因【萌萌家】.mp4
5-理解维度这个概念【萌萌家】.mp4
6-理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测【萌萌家】.mp4
7-假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE【萌萌家】.mp4
8-引入正太分布的概率密度函数【萌萌家】.mp4
9-明确目标通过最大总似然求解θ【萌萌家】.mp4