深度学习先决条件：Python 中的线性回归 ( Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python )

课程描述

深度学习先决条件：Python 中的线性回归是 Udemy 网站上的一门 Python 编程课程。本课程适合计算机科学专业的学生和专业的 Python 程序员，教授数据科学、机器学习和深度学习以及人工智能等非常重要的主题。线性回归是机器学习和数据科学领域最重要和最基本的技术之一，可以作为学习这些技术的一个很好的起点。本培训课程以线性回归分析方法为重点，教授与之相关的所有理论和实践问题。在课程结束时，您将熟悉实施该技术的方法，并与讲师同时开发多个实际应用程序和项目。
线性回归应用于机器学习、人工智能和深度学习、数据科学和统计学等各个领域，而深度学习可以对你未来的职业生涯产生重大影响。首先，从简单的一维项目开始，构建多维模型的下一部分。多维学习模型可以同时接收和分析来自多个信息源的数据。在本节结束时，您将构建一个智能系统，根据与年龄和体重相关的信息来测量一个人的血压。本课程的培训主题并没有就此结束，在最后的课程中，您将了解机器学习的一些最重要的问题和错误，例如泛化、过度拟合和训练测试拆分。

您将在深度学习先决条件中学到什么：Python 中的线性回归

• 线性回归模型
• 借助线性回归开发基于年龄和体重的智能血压计算软件
• 熟悉最重要的错误和机器学习问题
• 教授数据科学、统计学、人工智能、深度学习和……的基本主题
• 使用 Python 编程语言构建专有的线性回归模型

课程规格

出版商：Udemy 讲师：Lazy Programmer Inc 语言：英语水平：入门到高级课程数量：54 课时：6 小时 24 分钟

课程主题

深度学习先决条件：Python 先决条件中的线性回归

如何使用微积分求导数
基本的Python编程
对于课程的高级部分，您需要了解概率

图片

深度学习先决条件：Python 介绍视频中的线性回归

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安装指南

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字幕：西班牙语（部分课程有英文字幕）
画质：720p