课程目录
1-1 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 开课介绍 (01:27) 1-2 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 机器学习知识体系 (06:45) 1-3 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 机器学习流程 (01:38) 1-4 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归介绍 (03:48) 1-5 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归的假设函数 (02:53) 1-6 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归的损失函数与代价函数 (05:14) 1-7 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 对g(z)函数求导过程的推导 (02:37) 1-8 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归求解推导 (09:03) 1-9 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归代码实现的一些问题说明 (02:33) 1-10 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归核心代码实现 (11:13) 1-11 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归预测函数和决策平面实现 (08:44) 1-12 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归代码实现部分不易理解部分的解释 (08:28) 1-13 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归的正则化 (03:52) 1-14 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归正则化代码实现 (06:22) 1-15 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 逻辑回归如何实现多分类 (04:20) 1-16 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 使用sklearn实现逻辑回归 (02:39) 1-17 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 案例1：鸢尾花数据分类 (06:22) 1-18 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 案例2：手写数字识别 (14:25) 1-19 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] KNN算法描述 (02:30) 1-20 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] KNN中距离的计算方法 (01:55) 1-21 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] KNN原生代码实现 (07:33) 1-22 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 使用Sklearn库实现Knn (01:58) 1-23 [机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践] 使用Knn对鸢尾花数据进行分类 (02:58)
