|
WYKŁADY:
-
Informacje organizacyjne.
Wprowadzenie do AI.
- slajdy z wykładu
-
Regresja liniowa. Funkcja kosztu, algorytm gradient descent. Szybkość uczenia. Regresja dla wielu zmiennych. Feature scaling. Normal equation.
- slajdy z wykładu
-
Regresja logistyczna. Problemy high bias/variance - under/overfitting, regularyzacja. Diagnozowanie błędów algorytmu, walidacja modelu, krzywe uczenia.
- slajdy z wykładu
- prosty przykład regresji logistycznej: link
|
|
|
|
