Training: Gradient Descent en Regularisatie voor Lineaire Modellen

In deze training verken je het concept van lineaire modellen voor machine learning, classificaties van lineaire modellen en prominente statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren. Je leert over de concepten bias, variantie en regularisatie. Je bekijkt ook verschillende statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren [enkele regressie, meervoudige regressie en variantieanalyse (ANOVA). Bekijk vervolgens hoe je meerdere regressiemodellen in Python implementeert met behulp van Scikit-learn en StatsModels. Ten slotte leer je de verschillende soorten gradient descent en zie je hoe je de prominente algoritmen voor gradient descent classificeert vanuit het perspectief van hun wiskundige weergave.