Python机器学习系列6梯度下降

Python机器学习系列6梯度下降

乐学偶得

乐学偶得致力于前沿Fintech(金融科技),Data Science(数据科学),IT(信息科技),企业高级管理必备CFA,FRM,CIA等高端企业管理商务知识,多语种文化艺术信息的分享及咨询。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:【重要概念专题】【梯度下降】1.传统方法与lossfunc

  • 课时2:【重要概念专题】【梯度下降】2.传统方法的可视化

  • 课时3:【重要概念专题】【梯度下降】3.最优解推导与链式法则

  • 课时4:【重要概念专题】【巧妙设计LearningRate】1

  • 课时5:【重要概念专题】【巧妙设计LearningRate】2

  • 课时6:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】1

  • 课时7:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】2

  • 课时8:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】3

  • 课时9:【重要概念专题】【梯度下降终止条件与推广】1

  • 课时10:【重要概念专题】【梯度下降终止条件与推广】2

  • 课时11:【DS与ML算法构建】【随机梯度下降】1

  • 课时12:【DS与ML算法构建】【随机梯度下降】2

  • 课时13:【补充】【相应代码开源供参考】

  • 课时14:【DS与ML算法构建】【计算y_hat算法预测】1

  • 课时15:【DS与ML算法构建】【计算y_hat算法预测】2

  • 课时16:【DS与ML算法构建】【利用Debug模式进行逐步测试】1

  • 课时17:【DS与ML算法构建】【利用Debug模式进行逐步测试】2

  • 课时18:【DS与ML算法构建】【Epoch与系数优化】1

  • 课时19:【DS与ML算法构建】【Epoch与系数优化】2

  • 课时20:【DS与ML算法构建】【系数迭代优化算法实现】1

  • 课时21:【DS与ML算法构建】【系数迭代优化算法实现】2

  • 课时22:【DS与ML算法构建】【sgd方法实现】1

  • 课时23:【DS与ML算法构建】【sgd方法实现】2

  • 课时24:【DS与ML算法构建】【调参细节】1

  • 课时25:【DS与ML算法构建】【调参细节】2

课程概述

人工智能浪潮袭来,我们非常容易在强大【别人封装好】的机器学习相关库和分析工具的掩盖下,陷入【只花几小时速成AI工程师】,【只需几天摇身一变数据科学家】的幻觉我们深知:【忽悠式速成】走的【捷径】,最终,会在生命中的某一个时刻【反噬】过来,可能是【35岁】的一次【裁员潮】,可能是一次重要的项目因为【基础问题】而犯下大错,可能是与一次升职的机会【失之交臂】“拿数据,跑数据,调调参”,“炼丹”看结果你能做,别人,也能做归根到底,一个人的核心竞争力还是在于对【原理】与【业务】的【深刻理解】本课程为《Python入门数据科学机器学习算法》系列课程的第六部分:随机梯度下降,从这个部分开始,我们接触到复杂的机器学习与高级方法包括:1.重要概念专题:梯度下降2.重要概念专题:巧妙设计Learning Rate3.重要概念专题:手推梯度下降4.重要概念专题:梯度下降的终止条件与推广5.DS/ML算法:随机梯度下降6.DS/ML算法:y_hat算法预测7.DS/ML算法:Debug模式妙用8.DS/ML算法:Epoch与系数优化共计21节课,已经更新完毕,欢迎加入~2000+节《从Python零基础到6大方向进阶应用》系列课程限时优惠中,欢迎点击下方继续系统化学习~

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