深度学习先决条件：Python 中的逻辑回归 ( Deep Learning Prerequisites: Logistic Regression in Python )

课程描述

深度学习先决条件：Python 中的逻辑回归 Udemy 网站上的一门课程是您可以教授的主题逻辑回归和 Python 语言编码。本课程涉及深度学习神经网络科学，是广泛应用于机器学习科学、数据和统计知识的主要技术之一，向您传授。在这门课程中，你可以用逻辑回归的理论来认识和解决不同的问题，帮助它学习。
你在课程中如何在不同的问题上使用深度学习科学，你会看到并学习模块逻辑回归如何用 Python 语言编码。在此期间，可以构建与如何预测用户在网站中的活动相关的项目，这将帮助您获得诸如使用的设备类型等信息，访问产品网站，在网站上花费的时间，以及访问时间获得。期末还可以再建一个项目，可以帮助从图像中识别人脸。

课程教学案例：

• 用Python语言编程逻辑回归
• 熟悉逻辑回归在数据科学中的应用
• 查找错误并更新逻辑回归的角色
• 逻辑回归在神经元生物学中的应用
• 使用逻辑回归解决与业务相关的问题
• 理解是因为在机器学习中使用了常规存储

深度学习先决条件的特点：Python中的逻辑回归：

• 英语语言
• 持续时间：5 小时 59 米
• 课程数量：58
• 训练水平：中级
• 讲师：Lazy Programmer Inc
• 文件格式：mp4

本课程 Python 中的逻辑回归：

课程内容 58讲 05:59:44
从这里开始 4 个讲座 18:00
基础知识：什么是线性分类？与神经网络有什么关系？ 9 个讲座 33:44
求解最优权重 11 个讲座 46:13
实际问题 11 个讲座 54:11
检查点和应用程序：如何确保您了解自己的知识 3 个讲座 10:21
项目：面部表情识别 6 个讲座 40:59
附录/常见问题 14 讲 02:36:16

先修课程 Python 中的逻辑回归：

• 导数、矩阵运算、概率
• 您应该使用 Numpy Stack 了解一些基本的 Python 编码
• 安装 numpy 和 matplotlib

图片

样片

媒体错误：格式不受支持或来源未找到

安装指南

在使用播放器提取您的自定义视图之后。
字幕：英语
画质：720p
变化：
Version 2020/3 相较于2018/10 2课时约10分钟，增加时间。