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spark-ml-graph_day04_regression_20191021

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文件列表

  1. 02_视频/21-基于DataFrame API的线性回归模型案例演示.itcast 89MB
  2. 02_视频/23-官方案例代码演示（逻辑回归二分类）.itcast 77MB
  3. 02_视频/04-分类实战案例：构建分类模型（基于DataFrame API）.itcast 77MB
  4. 02_视频/10-线性回归原理：线性回归公式（目标函数）.itcast 73MB
  5. 02_视频/12-线性回归原理：多元线性回归及梯度下降.itcast 71MB
  6. 02_视频/07-回归实战案例：构建回归模型（基于DataFrame API）.itcast 69MB
  7. 02_视频/05-波士顿房价预测，构建回归模型（一）.itcast 63MB
  8. 02_视频/22-逻辑回归算法（sigmod函数及牛顿法）.itcast 60MB
  9. 02_视频/15-线性回归案例（官方）：房价预测（基本算法）.itcast 58MB
  10. 02_视频/06-波士顿房价预测，构建回归模型（二）.itcast 58MB
  11. 02_视频/02-昨日课程内容回顾：特征工程.itcast 54MB
  12. 02_视频/18-线性回归算法（代价函数）正则化.itcast 47MB
  13. 02_视频/14-回顾多元线性回归算法要点核心.itcast 44MB
  14. 02_视频/17-线性回归模型评估指标.itcast 39MB
  15. 02_视频/01-昨日课程内容回顾：基于DataFrame API构建ALS模型.itcast 31MB
  16. 02_视频/19-官方案例代码演示（Lasso和Ridge回归）.itcast 29MB
  17. 02_视频/13-线性回归原理：BGD、SGD及MBGD.itcast 28MB
  18. 02_视频/16-线性回归案例（官方）：房价预测（标准化特征）.itcast 24MB
  19. 02_视频/09-线性回归原理：回归模型引入.itcast 22MB
  20. 02_视频/20-目标函数最优解求法：牛顿法.itcast 22MB
  21. 02_视频/11-线性回归原理：损失、代价及目标函数.itcast 20MB
  22. 02_视频/08-今天课程内容提纲：线性回归和逻辑回归.itcast 20MB
  23. 07_数据/datas.zip 17MB
  24. 02_视频/03-特征工程：PCA降维和ChiSqSelector选择.itcast 13MB
  25. 01_讲义/0401-(线性回归和逻辑回归)SparkMllib回归问题理论及实战.pdf 4MB
  26. 06_资料/机器学习路线图.jpg 556KB
  27. 05_代码/day03-features.zip 171KB
  28. 03_笔记/img/1571630511834.png 166KB
  29. 03_笔记/img/1571579214064.png 144KB
  30. 03_笔记/img/1571572960943.png 142KB
  31. 03_笔记/img/1571572916871.png 126KB
  32. 03_笔记/img/1571572752744.png 120KB
  33. 03_笔记/img/1571572835496.png 113KB
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  37. 03_笔记/img/1571609254288.png 87KB
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  40. 03_笔记/img/1571572725639.png 84KB
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  44. 03_笔记/img/1571582532731.png 80KB
  45. 03_笔记/img/1571551409117.png 75KB
  46. 05_代码/day04-regression.zip 72KB
  47. 03_笔记/E-代价函数及GD梯度下降.png 67KB
  48. 03_笔记/img/1571642892298.png 65KB
  49. 03_笔记/img/1571649499491.png 65KB
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  53. 03_笔记/img/1571573016977.png 62KB
  54. 03_笔记/B-线性回归公式说明.png 58KB
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  56. 03_笔记/img/1571582464627.png 56KB
  57. 03_笔记/img/1571580180978.png 56KB
  58. 03_笔记/C-损失函数和代价函数.png 55KB
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  73. 03_笔记/img/1571632192540.png 34KB
  74. 03_笔记/A-简单线性回归方程（演变）.png 34KB
  75. 06_资料/现实与理想机器学习.jpg 33KB
  76. 03_笔记/ML_GraphX_Day04：Regression.md 33KB
  77. 03_笔记/F-逻辑回归函数.png 33KB
  78. 03_笔记/img/1571572595310.png 32KB
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  82. 03_笔记/D-多元回归模型.png 30KB
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