第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf

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7:假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4

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9:明确目标通过最大总似然求解θ.mp4

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8:引入正太分布的概率密度函数.mp4

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4:理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4

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2:最优解_损失函数_MSE.mp4

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6:理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4

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5:理解维度这个概念.mp4

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3:扩展到多元线性回归.mp4

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22:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4

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1:理解简单线性回归.mp4

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20:Scikit-learn模块的介绍.mp4

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21:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4

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19:解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4

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16:Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4

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17:解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4

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18:解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4

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15:Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4

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14:Python开发环境版本的选择及下载.mp4

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13:θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4

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