Machine learning is the study that allows computers to adaptively improve their performance with experience accumulated from the data observed. Our two sister courses teach the most fundamental algorithmic, theoretical and practical tools that any user of machine learning needs to know. This second course of the two would focus more on algorithmic tools, and the other course would focus more on mathematical tools. [機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步。我們的兩項姊妹課程將介紹各領域中的機器學習使用者都應該知道的基礎演算法、理論及實務工具。本課程將較為著重方法類的工具，而另一課程將較為著重數學類的工具。]
제공자:
機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations
국립 타이완 대학이 강좌에 대하여
최근 조회 7,884회
학습자 경력 결과
12%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
43%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 9시간 필요
중국어 (번체자)
자막: 중국어 (번체자)
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국립 타이완 대학
We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
第九講: Linear Regression
weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 62분), 4 개의 읽기 자료
4개의 동영상
Linear Regression Algorithm20m
Generalization Issue20m
Linear Regression for Binary Classification11m
4개의 읽기 자료
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
課程大綱10m
課程形式及評分標準10m
延伸閱讀10m
완료하는 데 1시간 필요
第十講: Logistic Regression
gradient descent on cross-entropy error
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 65분)
4개의 동영상
Logistic Regression Error15m
Gradient of Logistic Regression Error15m
Gradient Descent19m
완료하는 데 1시간 필요
第十一講: Linear Models for Classification
binary classification via (logistic) regression; multiclass classification via OVA/OVO decomposition
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 59분)
4개의 동영상
Stochastic Gradient Descent11m
Multiclass via Logistic Regression14m
Multiclass via Binary Classification11m
완료하는 데 1시간 필요
第十二講: Nonlinear Transformation
nonlinear model via nonlinear feature transform+linear model with price of model complexity
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 59분)
4개의 동영상
Nonlinear Transform9m
Price of Nonlinear Transform15m
Structured Hypothesis Sets9m
1개 연습문제
作業三30m
검토
機器學習基石下 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---ALGORITHMIC FOUNDATIONS의 최상위 리뷰
HL 제공2017년 12월 4일
What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.
JJ 제공2018년 10월 2일
很好的课程，更加注重算法的理论推导，当然也不乏运用的技巧。之前看过吴恩达老师的机器学习课程，感觉林老师这门课更加的深入，吴恩达老师的课省去了公式的推导，更偏向工程的实践，两门课可以算是相辅相成的。
GG 제공2020년 8월 12일
I learned machine learning theory from this course. This is very useful.
XL 제공2020년 5월 2일
Great course on soliciting basics of ML! Looking forward to next one.
자주 묻는 질문
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