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 first course of the two would focus more on mathematical tools, and the other course would focus more on algorithmic 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。本課程將較為著重數學類的工具，而另一課程將較為著重方法類的工具。]
제공자:
국립 타이완 대학
About this Course
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Course을(를) 수강하는 학습자
- Machine Learning Engineers
- Data Scientists
- Traders
- Data Analysts
- Research Assistants
귀하가 습득할 기술
Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 2시간 필요
第一講：The Learning Problem
what machine learning is and its connection to applications and other fields
5개 동영상 (총 70분), 5 readings
5개의 동영상
What is Machine Learning18m
Applications of Machine Learning18m
Components of Machine Learning11m
Machine Learning and Other Fields10m
5개의 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
homework 010m
주
2완료하는 데 1시간 필요
第二講：Learning to Answer Yes/No
your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data
4개 동영상 (총 61분)
4개의 동영상
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19m
Guarantee of PLA12m
Non-Separable Data12m
주
3완료하는 데 1시간 필요
第三講：Types of Learning
learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features
4개 동영상 (총 61분)
4개의 동영상
Learning with Different Data Label18m
Learning with Different Protocol11m
Learning with Different Input Space14m
주
4완료하는 데 2시간 필요
第四講：Feasibility of Learning
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
4개 동영상 (총 60분), 1 quiz
4개의 동영상
Probability to the Rescue11m
Connection to Learning16m
Connection to Real Learning18m
1개 연습문제
作業一40m
4.9
124개의 리뷰29%
이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기
43%
이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기
36%
급여 인상 또는 승진하기
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations의 최상위 리뷰
This course give a theoretical analysis of machine learning,though there is not much introduction of algorithm in detail,but this helped me open a new door of machine learning.
I am very grateful to the teacher for bring me to the world of Machine Learing. I am new in the field. I will try my best to learn the basic knowledge of ML.
강사
林軒田
教授 (Professor)資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information Engineering)
국립 타이완 대학 정보
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