Regression Math

Je verkent het proces van het passen van een rechte lijn door een reeks punten. En je leert hoe je residuen definieert, de least square error gebruikt en R-squared meet. Vervolgens ga je verder met gradiëntafdalingen en logistische regressies. Dit is een uiterst krachtige numerieke optimalisatietechniek die veel wordt gebruikt om optimale waarden van modelparameters te vinden tijdens de modeltrainingsfase van machine learning.

Uw Resultaat:

Na het afronden van deze training bent je in staat om de noodzaak van lineaire regressie te identificeren en deze effectief te implementeren. En je zult in staat zijn om logistische regressies te implementeren met behulp van gradiëntafdaling.

Voorkennis:

Geen voorkennis vereist.