课程介绍
课程章节
章节1: 逻辑回归二分类 (6节)

课时01

逻辑回归介绍

15分54秒

课时02

Sigmoid 函数介绍

16分33秒

课时03

逻辑回归损失函数推导

9分38秒

课时04

损失函数立体化呈现（一）

30分9秒

课时05

损失函数立体化呈现（二）

35分8秒

课时06

逻辑回归代码实现与概率手动计算

19分48秒

章节2: 逻辑回归多分类softmax (7节)

课时07

逻辑回归梯度下降更新公式

19分11秒

课时08

逻辑回归多分类OVR

14分48秒

课时09

逻辑回归OVR建模与概率预测

20分44秒

课时10

代码实战逻辑回归OVR概率计算

18分41秒

课时11

Softmax函数与概率计算

11分27秒

课时12

代码实战逻辑回归Softmax概率计算

21分29秒

课时13

Sigmoid与Softmax异同

5分53秒

章节3: SVM 支持向量机原理（一） (6节)

课时14

SVM支持向量机概念

14分34秒

课时15

支持向量机SVM目标函数推导

27分57秒

课时16

SVM二分类最大间隔绘制

34分28秒

课时17

拉格朗日乘子法介绍

7分59秒

课时18

拉格朗日乘子法原理推导

24分34秒

课时19

支持向量机SVM作业介绍

2分53秒

章节4: SVM支持向量机原理（二） (7节)

课时20

作业讲解和知识点回顾

14分6秒

课时21

SVC支持向量机分类不同核函数差异

20分28秒

课时22

非线性核函数介绍

15分2秒

课时23

核函数对应数学公式

6分16秒

课时24

KKT条件介绍

31分25秒

课时25

SVR支持向量机回归核函数差异

11分53秒

课时26

SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程

10分4秒

章节5: SVM支持向量机原理与实战（一） (7节)

课时27

SVM支持向量机原理可视化

29分31秒

课时28

SVM支持向量机KKT条件详解

14分40秒

课时29

SVM支持向量机对偶问题转化

9分8秒

课时30

SVM支持向量机目标函数构建

11分5秒

课时31

SVM支持向量机损失函数SMO求解过程

12分49秒

课时32

SVM支持向量机网格搜索参数优化

22分23秒

课时33

SVM软间隔及优化

15分17秒

章节6: SVM支持向量机原理与实战（二） (5节)

课时34

LFW人脸数据加载与介绍

22分46秒

课时35

SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择

26分29秒

课时36

SVM支持向量机LFW人脸分类建模预测可视化

24分13秒

课时37

SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建

30分6秒

课时38

SVM算法整体回顾

18分32秒

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