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(1)Logistic / Sigmoid 函数,决策函数、决策边界;(2)Logistic 损失函数、替代损失函数,交叉熵损失;(3)Logistic 正则项,Logistic 必须加正则的解释;(4)Scikit-Learn 中的 Logistic 回归。

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(1)回归和线性回归简介;(2)线性回归模型的预测残差、L1 / L2 / Huber 损失函数;(3)Scikit-Learn 中的线性回归;(4)欠拟合与过拟合;(5)带正则的线性回归模型(岭回归、Lasso、弹性网络)。

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(1)云服务器的选择;(2)本地连接云服务器;(3)SSH 连接保活;(4)后台运行 Linux 任务;(5)远程使用 Jupyter Notebook。

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