机器学习线性回归算法视频课程_零基础入门自学人工智能

机器学习的线性回归算法是一种基础的机器学习算法，它在实际应用中非常广泛。线性回归算法主要用于预测一个数值型的目标变量，它能够将输入变量和输出变量之间的线性关系进行建模，

从而预测输出变量的值。本文将为你介绍一份非常优秀的线性回归算法视频课程，让你能够更深入地了解线性回归算法的原理和实践应用。

1.课程介绍

本课程是由斯坦福大学的机器学习专家Andrew Ng教授主讲的，它是Coursera上非常受欢迎的机器学习课程的一部分。

该课程涵盖了线性回归算法的基本概念、原理和实践应用，包括模型建立、参数估计、模型评估等方面内容。

2.课程内容

2.1 线性回归模型

本课程首先介绍了线性回归模型的基本概念和公式，包括单变量线性回归模型和多变量线性回归模型。然后，讲解了如何通过梯度下降算法来估计线性回归模型的参数，

以及如何使用最小二乘法来解决线性回归问题。

2.2 模型评估

在本课程中，Andrew Ng教授讲解了如何对线性回归模型进行评估。他介绍了各种评估指标，如均方误差、R平方值等，并详细讲解了如何使用这些指标来评估模型的性能。

2.3 特征缩放

本课程还介绍了特征缩放的概念和方法，以及为什么需要进行特征缩放。特征缩放是指将输入变量进行标准化处理，使其具有相同的尺度和范围，从而提高算法的效果。

2.4 正规方程

除了使用梯度下降算法外，本课程还介绍了另一种估计线性回归模型参数的方法，即正规方程。正规方程是一种解析方法，可以直接计算出线性回归模型的参数，而不需要进行迭代优化。

2.5 多项式回归

多项式回归是一种将线性回归模型推广到非线性情况的方法，它通过将输入变量的幂次作为新的特征，将线性回归模型扩展到多项式回归模型。

本课程也介绍了如何使用多项式回归来建立更复杂的模型，从而更好地拟合非线性数据。

2.6 正则化

本课程还介绍了正则化的概念和方法，包括L1正则化和L2正则化。正则化是一种用于防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加正则项，来限制模型参数的大小和复杂度。

2.7 梯度下降算法的变体

在本课程中，Andrew Ng教授还介绍了梯度下降算法的变体，包括随机梯度下降、批量梯度下降和小批量梯度下降等。他详细讲解了这些算法的优缺点和适用场景，

并演示了如何使用这些算法来估计线性回归模型的参数。

3.课程收获

通过学习这门课程，你将会掌握以下几个方面的知识：

理解线性回归模型的基本原理和公式

学会使用梯度下降算法来估计线性回归模型的参数

掌握模型评估的方法和指标，如均方误差、R平方值等

理解特征缩放的概念和方法，以及为什么需要进行特征缩放

理解正规方程的概念和方法，以及如何使用正规方程估计线性回归模型的参数

熟悉多项式回归的原理和方法，以及如何使用多项式回归建立复杂的模型

掌握正则化的概念和方法，以及如何使用正则化防止过拟合

熟悉梯度下降算法的变体，如随机梯度下降、批量梯度下降和小批量梯度下降等

这门课程是非常优秀的线性回归算法视频课程，它涵盖了线性回归模型的基本概念、原理和实践应用，讲解深入浅出，非常适合初学者学习。如果你想深入学习机器学习算法，建议你学习这门课程，

并且在实践中应用所学知识，从而更好地理解机器学习算法的原理和应用。

下面是小编精心整理的机器学习线性回归算法视频课程目录，快跟着学起来吧：

章节1:多元线性回归

1:理解简单线性回归_ev.mp4

2:最优解_损失函数_MSE_ev.mp4

3:扩展到多元线性回归_ev.mp4

4:理解多元线性回归表达式几种写法的原因_ev.mp4

5:理解维度这个概念._ev.mp4

6:理解回归一词_中心极限定理正太分布和做预测_ev.mp4

7:假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE_ev.mp4

8:引入正太分布的概率密度函数_ev.mp4

9:明确目标通过最大总似然求解0_ev.mp4

10:对数似然函数_推导出损失函数MSE_ev.mp4

11:把目标函数按照线性代数的方式去表达_ev.mp4

12:推导出目标函数的导函数形式_ev.mp4

13:0解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数_ev.mp4

14: Python开发环境版本的选择及下载_ev.mp4

15: Anaconda环境安装_Pycharm环境安装_ev.mp4

16: Pycharm创建脚本并测试python开发环境_ev.mp4

17:解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy_ev.mp4

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_ev.mp4

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_ev.mp4

20: Scikit-learn模块的介绍_ev.mp4

21:调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上)_ev.mp4

章节2:梯度下降法

23:梯度下降法产生的目的和原因以及思想_ev.mp4

24:梯度下降法公式_ev.mp4

25:学习效设置的学问_全局最优解_ev.mp4

26:梯度下降法迭代流程总结_ev.mp4

27:多元线性回归下的梯度下降法_ev.mp4

28:全量梯度下降_ev.mp4

29:随机梯度下降_小批量梯度下降_ev.mp4

30:对应梯度下降法的问题和挑战_ev.mp4

31:轮次和批次_ev.mp4

32:代码实现全量梯度下降第1步和第2步_ev.mp4

33:代码实现全量梯度下降第3步和第4步_ev.mp4

34:代码实现随机梯度下降_ev.mp4

35:代码实现小批量梯度下降_ev.mp4

36:代码改进保证训练数据全都能被随机取到_ev.mp4

37:代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率_ev.mp4

代码.rar

第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf

章节3:归一化

38:归——化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾_ev.mp4

39:归一化的目的_举例子来理解做归—化和不做归一化的区别_ev.mp4

40:归─化的副产品_有可能会提高模型的精度_ev.mp4

41:最大值最小值归一化_ev.mp4

42:标准归一化_ev.mp4

章节4:i正则化

43:代码完成标准归一化_ev.mp4

44:正则化的目的防止过拟合_ev.mp4

45:正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好_ev.mp4

46:常用的L1和L2正则项以及数学意义_ev.mp4

47 : L1稀琉性和L2平滑性_ev.mp4

48:通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因ev.mp4

章节5: Lasso回归_Ridge回归_多项式回归

49:代码调用Ridge岭回归_ev.mp4

50:代码调用Lasso回归_ev.mp4

51:代码调用ElasticNet回归_ev.mp4

52:升维的意义_多项式回归_ev.mp4

53:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比_ev.mp4

54:多项式升维代码实战_训练模型和评估_ev.mp4

55:实战保险花销预测_数据介绍和加载数据_ev.mp4

56:实战保险花销预测_数据预处理_ev.mp4

57:实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进_ev.mp4

58:实战保险花销预测_特征选择思路_ev.mp4

59:实战保险花销预测_特征工程_ev.mp4

60:实战保险花销预测_模型训练和评估_ev.mp4

机器学习线性回归算法视频课程截图：