精通数据科学：从线性回归到深度学习 学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-04 14:34:43 发布
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线性回归
逻辑回归
梯度下降法
支持向量机SVM
核函数
决策树
随机森林
朴素贝叶斯
隐马尔可夫模型
K-means
混合高斯
谱聚类
主成分分析PCA
奇异值分解
神经网络
卷积神经网络
递归神经网络
长短期记忆
对抗神经网络

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精通数据科学：从线性回归到深度学习（笔记）：第四章 线性回归
elegant coder
09-23 1169
验旧 制作玩偶数量和成本之间的关系 从机器学习的角度看这个问题 确定场景类型： （1）我们需要通过生产个数的信息去预测生产成本，而在数据里面，已经有需要被模型预测的量，所以这是一个监督式学习。（2）需要被预测的成本是一个数量额。它是一个连续变化的量，而并非表示类别的离散量，所以这是一个回归问题。 定义损失函数： 定义一个损失函数（真实值与预测值之间的欧氏距离平方和）。模型参数的估计依赖于...
AI学习路线全攻略：从入门到精通（附思维导图+代码实战）
Conan_0728的博客
04-22 707
资源类型推荐内容链接/说明在线课程吴恩达《机器学习》Coursera链接代码仓库PyTorch官方教程GitHub仓库竞赛平台Kaggle入门竞赛泰坦尼克号、房价预测论文精读Transformer经典论文。
精通数据科学：从线性回归到深度学习
06-13
数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本课程将深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。通过这门课程，同学可以了解并熟悉如下的开源工具：scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark等。 本课程分为4个部分，18个章节。 ·????????????第一部分是最初的3章，主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。 ·????????????第二部分是第4-7章，主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。 ·????????????第三部分是接下来的8-15章，主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。 ·????????????第四部分将覆盖目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。具体来说，第11章将介绍大数
《精通数据科学：从线性回归到深度学习》课程资料
最新发布
gitblog_06722的博客
05-04 486
《精通数据科学：从线性回归到深度学习》课程资料 【下载地址】精通数据科学从线性回归到深度学习课程资料 《精通数据科学：从线性回归到深度学习》是一套系统全面的数据科学课程资料，涵盖从基础到前沿的丰富内容。课程分为四个部分，包括数据科学入门、数据模型、算法模型及前沿技术，深入讲解统计分析、机器学习等核心知识。通过实际案例和练...
精通数据科学：从线性回归到深度学习-学习笔记
程序员杂谈
11-14 1385
由于前两章节是基础，就不在描述了。 第三章，数学基础：    3.1矩阵和向量空间           标量、向量与矩阵          特殊矩阵          矩阵运算          代码实现          向量空间     3.2 概率：量化随机          定义概率：事件和概率空间          条件概率：信息的价值          随机变量：...
学习笔记(01):精通数据科学：从线性回归到深度学习-微积分：变化速率与累积效应...
qq_45214489的博客
02-17 412
数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本课程将深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。通过这门课程，同学可以了解并熟悉如下的开源工具：scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark等。 本课程分为4个部分，18个章节。 · 第一部分是最初的3章，主...
神经网络与深度学习基础教程笔记(附案例讲解)
梵心白莲的博客
10-06 1604
本文是神经网络与深度学习笔记，要想深入了解相关理论和算法知识请参考神经网络从入门到精通、matlab从入门到精通教程、matlab2020从入门到精通、ACM入门教程资料。
【数据训练师从入门到精通学习介绍】
qmaowu的博客
05-18 668
1、Python编程基础知识：介绍Python的基础语法、控制流、函数等概念。 2、数据结构和算法：介绍Python中的数据结构和算法，如列表、元组、字典、排序和搜索算法等。 3、数据科学基础：介绍数据科学的基础知识，如数据清洗、数据分析、数据可视化等。 4、人工智能和机器学习：介绍Python在人工智能和机器学习中的应用，包括神经网络、深度学习、自然语言处理等。 5、大数据和云计算：介绍Python在大数据和云计算领域的应用，如Hadoop、Spark等。
吴恩达深度学习笔记：超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架（Hyperparameter tuning）3.8-3.9
weixin_43597208的博客
05-28 1184
在这个例子中，我们将建立一个神经网络，其输出层有 4 个，或者说C个输出单元，因此n，即输出层也就是L层的单元数量，等于 4，或者一般而言等于C。，一个𝐶 = 3个输出分类的 Softmax 层能够代表这种类型的决策边界，请注意这是几条线性决策边界，但这使得它能够将数据分到 3个类别中，在这张图表中，我们所做的是选择这张图中显示的训练集，用数据的 3 种输出标签来训练 Softmax 分类器，图中的颜色显示了 Softmax 分类器的输出的阈值，输入的着色是基于三种输出中概率最高的那种。
《精通数据科学：从线性回归到深度学习》笔记
Harrytsz的博客
10-13 6282
《精通数据科学：从线性回归到深度学习》 —— Harrytsz 文章目录第 1 章 数据科学概述1.1 挑战 1.1.1 工程实现的挑战 1.1.2 模型搭建的挑战第 3 章 数学基础：恼人但又不可或缺的知识第 4 章 线性回归：模型之母第 5 章 逻辑回归：隐藏因子第 6 章 工程实现：计算机是怎么算的第 7 章 计量经济学的启示：他山之石第 8 章 监督式学习...
求 精通数据科学 从线性回归到深度学习 PDF
edward_zxh的博客
08-16 5569
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I...
【Dive into Deep Learning |第三章 线性神经网络】3.3 线性回归的简洁实现（代码含注释）
weixin_49191101的博客
07-09 365
【Dive into Deep Learning |第三章 线性神经网络】3.3 线性回归的简洁实现（代码含注释）
白手起家学习数据科学 ——线性回归之“简单线性回归篇”(十一)
shaomingliang499的博客
12-28 981
在前面的章节中，我们使用相关系数函数测量2个变量之间线性相关的强度，对于大多数应用只是知道线性相关是不够的，我们想要理解这个关系的本质，我们会使用简单线性回归来加以理解。
关于深度学习，这里有一份入门公开课（文末福利）
人邮异步社区
06-05 1121
点击图片购书参与文末话题讨论，每日赠送异步图书——异步小编前不久，“逃犯看张学友演唱会被抓”的新闻让不少人都感慨，原来演唱会还能用来干这个！其实这都是AI面部识别技术的功劳，在支付、安防等领域，AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中，我们也会借助机器学习和统计分析的模型，对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使一个微博、一条朋友圈这些看似平常的个人社交信息，经过AI模型计算后，也...
python数据科学 深度学习 网络资源汇总
专注的力量
01-28 396
博客 深度学习入门必须理解这25个概念 https://blog.youkuaiyun.com/pangjiuzala/article/details/72630166 书籍 深度学习的数学http://product.dangdang.com/27861118.html#ddclick_reco_reco_buytogether http://product.da...
这是我最想推荐给程序员们看的基于Python3实现的数据科学书
weixin_34232363的博客
05-08 378
​点击关注异步图书，置顶公众号每天与你分享IT好书 技术干货 职场知识​参与文末话题讨论，每日赠送异步图书。——异步小编​​和武侠世界里有少林和武当两大门派一样，数据科学领域也有两个不同的学派：以统计分析为基础的统计学派，以及以机器学习为基础的人工智能派。虽然这两个学派的目的都是从数据中挖掘价值，但彼此“都不服气”。注重模型预测效果的人工智能派认为统计学派“固步自封”，研究和使用的模型都只是一些线...
Python学习笔记：一元线性回归预测实战与模型诊断
6. **参考书籍**：文档引用了《从零开始学习Python数据分析与挖掘》作为学习资源，这本书可能是指导者关于线性回归模型的深入指南。 在实际应用中，对于不同的场景（如数学建模比赛还是数据挖掘项目），对模型的...
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