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入门机器学习,有这 3 把金钥匙就够了!

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算法_周瑾
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机器学习,需要高等数学、统计学、线性代数等预备知识作为基石。这导致机器学习这门学科的准入门槛较高,很多同学花费大量的学习时间,才能做到勉强入门。机器学习固然难,但并不是没有方法和套路!本质上,掌握 3 个基本步骤,就能破解绝大多数机器学习建模的难题,实现快速入门。我称这 3 个基本步骤为,机器学习的 3 把金钥匙。这 3 把金钥匙分别是: 1 )用于作出决策的模型2 )用于评价模型的策略3 )用于最优化策略的算法

本 chat 将用大白话来剖析这 3 把金钥匙,给出金钥匙的数学表达及其打磨方法;最后以线性回归和逻辑回归为例,运用机器学习 3 把金钥匙建立模型。总之,初学者想入门机器学习,有这 3 把金钥匙就够了!

本 Chat 内容包括:

  • 初探:什么是机器学习建模的 3 把金钥匙
    • 机器学习建模的基本概念
    • 机器学习建模的 3 把金钥匙及其数学表达
  • 打磨:面对复杂问题, 3 把金钥匙如何打磨
    • 梯度的基本概念
    • 利用随机梯度下降法,打磨第 3 把金钥匙
  • 实战:玩转 3 把金钥匙
    • 利用 3 把金钥匙建立线性回归模型
    • 利用 3 把金钥匙建立逻辑回归模型
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