上次学到：分类算法&评价指标
简介
本课程从逻辑回归的定义及其在机器学习所处地位入手，深入浅出的分析和推导逻辑回归算法的数学原理。以逻辑回归原理为基础，采用python语言，实际的开发一个基于梯度下降法的逻辑回归模型；并根据模拟的数据集，对模型的预测效果作出量化的评估。
评价
9
qq_慕的地831133
2019-02-26 19:48:05
老师讲的不错，适合入门学学
Soarkey
2019-07-14 21:39:30
内容非常不错，重点突出，讲解细致全面，很适合刚入门机器学习的教程，感谢老师的分享！
讲师
国内一线互联网公司算法专家，带领团队利用AI算法，优化业务并创造商业价值，实现数据驱动的智能项目落地。中科院博士毕业，研究机器学习和数据挖掘。曾任职高校讲师，教授计算机类本科课程，主持省级科学基金。
课程须知
本课程会从逻辑回归的数学原理开始介绍，开始学习前，需要同学们具备基本的高等数学基础、python基础开发的能力。同时，课程实践部分，会实际写python代码，需要同学们在个人电脑中安装好python开发环境。
老师告诉你能学到什么？
1.逻辑回归内核的数学原理。
2.针对二分类问题，通过逻辑回归算法，自己开发算法模块，建立模型。
3.逻辑回归模型的参数优化和效果评估，并从中发现问题、迭代模型。
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