Mathematik der Regression: Verwendung von Gradientenverfahren und logistischer Regression

Math    |    Fortgeschritten
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Das Gradientenverfahren ist eine äußerst leistungsstarke numerische Optimierungstechnik, die häufig verwendet wird, um optimale Werte von Modellparametern während der Trainingsphase eines Machine-Learning-Modells zu finden. Nutzen Sie diesen Kurs als Einführung in das Gradientenverfahren und untersuchen Sie, wie es bei einer Vielzahl von Optimierungsproblemen eingesetzt werden kann. Sie werden sehen, wie es zur Durchführung einer linearen Regression verwendet werden kann, und den Hyperparameter Lernrate sowie die Matrixgleichungen zur Berechnung der Gradienten und zur Aktualisierung der Modellparameter unter Verwendung der Gradienten genauer kennenlernen. Schließlich werden Sie eine Form des Gradientenverfahrens anwenden, die als stochastisches Gradientenverfahren bekannt ist, um eine S-Kurve anzupassen und so eine logistische Regression auf einen Datensatz anzuwenden. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, die logistische Regression mithilfe des Gradientenverfahrens sicher zu implementieren.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Verstehen, wie das gradientenverfahren funktioniert
    Anwendungsfälle von gradienten beschreiben
    Die berechnung einer epoche verstehen
    Standardisierung und formung von daten für das gradientenverfahren
    Eine einzelne epoche implementieren
    Gradientenverfahren durchführen
  • Wissen, wie die logistische regression zur klassifizierung verwendet werden kann
    Berechnen einer s-kurve in der logistischen regression
    Korrelationen zur durchführung einer logistischen regression identifizieren
    Einrichten von trainings- und testdaten für die logistische regression
    Das stochastische gradientenverfahren erkunden und durchführen
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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