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1
1.1
人工智能简介（2学时）
2
2.1
朴素贝叶斯（4学时）
2.2
KNN算法（4学时）
2.3
K-Means算法（4学时）
2.4
回归（4学时）
2.4.1
回归的概念
2.4.2
一元线性回归
2.4.3
多元线性回归
2.4.4
逻辑回归
2.4.5
安斯库姆四重奏
2.4.6
实践1：线性回归-波士顿房价预测
2.4.7
实践2：使用逻辑回归进行鸢尾花品种分类
2.4.8
上课视频：回归
2.4.9
上课视频：回归案例分析
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在多元线性回归中，自变量和参数的个数变为多个，输入由一个一维向量变为一个n*d的矩阵X。从线性代数的角度来看，多元线性回归是一个典型的最佳逼近问题；从数理统计的角度来看，多元回归是一个典型的参数估计问题。