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。]
이 강좌에 대하여
최근 조회 22,081회
학습자 경력 결과
29%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
43%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
36%
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.
초급 단계
완료하는 데 약 10시간 필요
중국어 (번체자)
자막: 중국어 (번체자)
귀하가 습득할 기술
Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension
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제공자:
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
第一講：The Learning Problem
what machine learning is and its connection to applications and other fields
완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 70분), 5 개의 읽기 자료
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
완료하는 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
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 61분)
4개의 동영상
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19m
Guarantee of PLA12m
Non-Separable Data12m
완료하는 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
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 61분)
4개의 동영상
Learning with Different Data Label18m
Learning with Different Protocol11m
Learning with Different Input Space14m
완료하는 데 1시간 필요
第四講：Feasibility of Learning
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 60분)
4개의 동영상
Probability to the Rescue11m
Connection to Learning16m
Connection to Real Learning18m
1개 연습문제
作業一30m
검토
機器學習基石上 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---MATHEMATICAL FOUNDATIONS의 최상위 리뷰
LL 제공2018년 6월 23일
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.
TT 제공2018년 3월 3일
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.
ZL 제공2020년 8월 26일
林老师这部分课程内容偏理论，对数理基础有一定的要求。每次作业题需要认真思考，作业后面的编程部分也能锻炼实践能力，进一步巩固所学习的理论知识。总体来说质量不错，不过希望老师以后能以后对课件里面的问题进行总结的时候可以不用太story-like，或者说更简练一点，我认为这样可以有助于学习暂停视频并好好理解。
XL 제공2020년 4월 25일
Really theoretical and challenging for somebody with little math like me. But very interesting to learn! Looking forward to the 2nd part.
자주 묻는 질문
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