线性模型最优学习路径：从原理、推导到应用

如果你是一名在职的算法工程师，你可能会经常遇到这样的问题：

在跑算法模型的时候，同样的问题，别人花费1周就能达到90%的精准度，自己用一个模型跑了快1个月，才70% ？到底差距在哪？

在人工智能领域20%的理论基础往往决定了80%的上升高度。高低效率的工作，其差别并不在于实战经验的多少，而在于在动手前，知道选择什么样的模型是最优解。

如果说你只会调参，那么你早就没有了竞争力；只会推导，那么你能考过面试官；如果你能从算法模型的根源去理解他的构建原理，你才会知道，如何更快更有效的提高效率！

就拿线性回归模型来说，这种简单模型有时候比复杂模型更能够提高精度，但你才知道他20%的作用？！基函数和贝叶斯视角的解法，你从来没听过？

可能你会说，我在实战里面去学习就好了。别逗了，如果你不知道他的解法就乱试。那不叫效率,那是抓瞎！

如果你想在AI领域不断深耕，提高自己的竞争力，在求职市场越来越严峻的今天，摆脱就业困境，就要不断提高自己的专业能力。对算法深度的不断深挖，是你必过的坎！

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从最基本的线性回归模型出发，带你懂得读书的意义。

为什么说这门课程，值得你参与？

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由两位在AI领域非常资深的老师亲自设计，一位是工业界实战导师，一位学术界研究导师，帮助你深挖理论，同时兼备贴合企业落地的意义，紧追前沿

在这门课程里面，你将学到什么？

1、原理讲解

从某一模型和理论的历史演变展开，深入分析其变化的原理及理论细节，帮助你真正搞懂每一个算法的意义，而不只是仅仅将算法代码化

2、手推公式

在课程中涉及到的公式，我们会说清楚公式的符号含义，并且逐步推导让每一位同学都能知道来龙去脉

3、加深对理论理解的深度和广度

教你如何在贝叶斯视角和基函数角度解析线性回归模型，同时教你3种解析线性回归的方法

通过延申视角，理解算法不同的含义，带你进行知识点深度和广度的延展，达到融会贯通。

4、选用AI专业领域教材，获得较高的专业性

课程选用的教材均为国内外一流大学长期使用的ML、DL教材其中涉及较多的教材有：西瓜书、统计学习方法、花书、Introduction to ML（Alpaydin）、PRML、ESL

5、掌握学习AI教材的方法论

那些让你曾经冲动购买的书籍，被你积灰的书籍，通过我们的方法重新拾起，让你知道如何阅读，如何客服遇到书本中的难题

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他不一定能够解决你所有的问题，但是他会是帮你打开视野的开始，让你以全新的视角看待“AI理论的研究”，帮助你不再仅仅限于单调的学习，将各方位知识达到融汇贯通的境界

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