ML_classification_intro

Welcome! Linear Classifiers & Logistic Regression

1. Welcome to the course
2. Course overview and details 课程概览
3. Linear classifiers 线性分类器
4. Class probabilities 分类概览
5. Logistic regression 逻辑回归
6. Practical issues for classification 分类中的实际问题
7. Summarizing linear classifiers & logistic regression 线性分类和逻辑回归的总结
8. Programming Assignment 编程任务

• 测验: Linear Classifiers & Logistic Regression

• 测验: Predicting sentiment from product reviews

以上就是本章的框架，下面开始详细知识点学习~~

我们采用案例驱动的方式进行学习，所以我们都会涉及到这六个方面

学习一些核心概念知识点，并进行一些可视化帮助深入理解基本理念、完成相关算法的编码任务并在实际案例中应用，此外，我们还会有一些选修的高级课程。

我们会学一些不同的模型：线性分类、逻辑回归、决策树、集成算法方法

我们会学一些算法：梯度、随机梯度、递归贪婪算法、集成算法

还会学一些其他的机器学习核心知识点：防止过拟合、处理缺失数据、精度-召回率、在线学习